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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于回合制更新及客户端权重优化的区块链联邦学习方法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：CN116484978B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310507957.4，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于回合制更新及客户端权重优化的区块链联邦学习方法是由马汝辉;褚学森;王辰霈;阮馨雨;施宏建;汪小川;董俊伟;刘渊设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于回合制更新及客户端权重优化的区块链联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于回合制更新及客户端权重优化的区块链联邦学习方法，涉及深度学习领域，该方法包括如下步骤：从区块链中获取第一全局模型集，客户端对第一全局模型集执行本地训练，生成训练后的本地模型；客户端在本地依据训练后的本地模型执行聚合，并计算测试损失值；依据测试损失值获取未参与本轮训练时的损失值差值；以损失值差值获取第一参数，以筛选客户端，按一定时隙收集筛选客户端训练后的本地模型，生成聚合模型，上传区块链；重复上述训练步骤直到全局模型收敛或达到预设的训练轮数。本发明减少了同步训练带来的等待时间，同样提高了框架的效率。

本发明授权基于回合制更新及客户端权重优化的区块链联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于回合制更新及客户端权重优化的区块链联邦学习方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： S1：从区块链中获取最新的第一全局模型集，分发给选中的客户端；所述客户端对所述第一全局模型集执行本地训练，生成训练后的本地模型； S2：所述客户端在本地依据所述训练后的本地模型执行聚合，并计算测试损失值； 依据所述测试损失值获取未参与本轮训练时的损失值差值；通过所述损失值差值计算获取所述客户端的贡献评估指标，由所述贡献评估指标计算权重并更新权重；其中，所述客户端的贡献评估指标的计算方法为： 其中为在第R轮训练中客户端i是否被选中参与学习，是为1，否则为0； 则代表第R轮训练中客户端i被选中的概率； 为客户端i在训练阶段计算得到的所述损失值差值； S3：以每个客户端的历史经历训练中更新后的权重为依据，计算每个客户端被选中参与当前训练的概率，将所述概率作为第一参数，以筛选所述客户端；按一定时隙收集所述筛选客户端训练后的本地模型，若收集的本地模型数量达到所有客户端总数的预设比例，则生成聚合模型并上传所述区块链； S4：所述第一全局模型集依据上传区块链的聚合模型执行更新；重复上述训练步骤直到全局模型收敛或达到预设的训练轮数。

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