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龙图腾网获悉北京芯联心科技发展有限公司申请的专利基于联邦学习的模型训练方法、装置及电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116542296B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310489231.2，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权基于联邦学习的模型训练方法、装置及电子设备是由马骏;王晓磊;杨钰群设计研发完成，并于2023-05-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习的模型训练方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联邦学习的模型训练方法、装置及电子设备，可应用于服务器，所述方法包括：向参与计算的客户端部署模型参数相同的客户端模型，以使得客户端在本地依据本地数据对客户端模型进行训练，得到局部模型参数；接收各客户端上传的局部模型参数，并依据局部模型参数确定各客户端间的结构关系；依据各客户端的局部模型参数和各客户端之间的结构关系，确定服务器的全局模型参数；依据全局模型参数和各客户端之间的结构关系，确定各客户端模型的参数个性更新信息，并下发给各个客户端，以更新客户端的客户端模型，使得客户端采取本地数据对客户端模型进行下一轮训练，得到更新的局部模型参数，并上传给服务器，直至完成训练过程。

本发明授权基于联邦学习的模型训练方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的模型训练方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括： 向参与计算的客户端部署模型参数相同的客户端模型，以使得客户端在本地依据本地数据对客户端模型进行训练，得到局部模型参数；接收各客户端上传的局部模型参数，并依据局部模型参数确定各客户端间的结构关系；其中，客户端模型为预测交通流量的模型或图像分类的模型；客户端在本地依据本地数据对客户端模型进行训练，包括：将用于训练的交通流量预测数据集或图像数据集输入到客户端模型进行训练； 依据各客户端的局部模型参数和各客户端之间的结构关系，确定服务器的全局模型参数； 依据全局模型参数和各客户端之间的结构关系，确定各客户端模型的参数个性更新信息，并下发给各个客户端，以更新客户端的客户端模型，使得客户端采取本地数据对客户端模型进行下一轮训练，得到更新的局部模型参数，并上传给服务器，直至完成训练过程； 所述依据局部模型参数确定各客户端间的结构关系，包括： 依据局部模型参数作为节点属性，生成图结构的节点，并确定图结构中各节点的邻接关系，所述邻接关系包括邻接矩阵； 依据邻接关系，将目标节点邻接的邻接节点的模型参数聚合到目标节点中，形成图卷积网络，以确定各客户端间的结构关系； 所述依据各客户端的局部模型参数和各客户端之间的结构关系，确定服务器的全局模型参数，包括： 依据局部模型参数和各客户端之间的结构关系，对局部模型参数进行调整，确定局部个性参数； 依据局部个性参数和图卷积网络，确定服务器端的全局模型参数。

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