买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国石油大学(北京)申请的专利一种联邦学习计算任务的定价和激励方法及装置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：CN117010533B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202311001423.0，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权一种联邦学习计算任务的定价和激励方法及装置是由黄霁崴;冯子涵;张建兵设计研发完成，并于2023-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种联邦学习计算任务的定价和激励方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种联邦学习计算任务的定价和激励方法及装置，涉及联邦学习技术领域。所述方法包括：向边缘节点机器学习训练模型发布计算任务并支付任务奖励；根据边缘节点收集的数据建立数据贡献的评估模型，计算边缘节点的数据贡献，根据数据贡献程度给予相应的奖励；将问题建立为Stackelberg博弈模型，在完全信息场景下，为中央参数服务器和边缘节点分别建立相应的效用函数，采用逆向归纳的方法求解纳什均衡和Stackelberg均衡；在不完全信息场景下采用多智能体的深度强化学习技术求解中央参数服务器的定价策略以及边缘节点的训练策略。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供方法和装置，能够提高模型训练效率。

本发明授权一种联邦学习计算任务的定价和激励方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习计算任务的定价和激励方法，其特征在于，包括： 向边缘节点机器学习训练模型发布计算任务并支付任务奖励，以供边缘节点收集数据并在本地进行迭代训练； 根据边缘节点收集的数据建立数据贡献的评估模型，计算边缘节点的数据贡献，根据数据贡献程度给予相应的奖励； 将问题建立为Stackelberg博弈模型，在完全信息场景下，为中央参数服务器和边缘节点分别建立相应的效用函数，采用逆向归纳的方法求解纳什均衡和Stackelberg均衡； 在不完全信息场景下采用多智能体的深度强化学习技术求解中央参数服务器的定价策略以及边缘节点的训练策略； 所述根据边缘节点收集的数据建立数据贡献的评估模型，计算边缘节点的数据贡献，包括： 根据本地训练的迭代次数和本地训练完成之后达到的局部精度确定数据质量； 根据所述数据质量和本地数据集中的数据样本数量，确定所述数据贡献； 根据如下公式为中央参数服务器建立效用函数： ； 其中，表示模型性能到利润的转换参数，三参数幂律模型表示模型性能，性能定义为中间的值，，表示的是数据贡献；表示第n个边缘节点的本地数据集中的数据样本数量，表示第n个边缘节点在本地训练完成之后达到的局部精度，表示受局部数据精度影响的局部模型迭代次数的系数，N表示边缘节点总数，表示中央参数服务器给予的总奖励。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(北京)，其通讯地址为：102249 北京市昌平区府学路18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。