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龙图腾网获悉北京天融信网络安全技术有限公司;北京天融信科技有限公司;北京天融信软件有限公司申请的专利基于节点挑选策略的联邦学习方法、电子设备及存储介质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：CN119129780B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202411588672.9，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于节点挑选策略的联邦学习方法、电子设备及存储介质是由江军;王炜设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于节点挑选策略的联邦学习方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种基于节点挑选策略的联邦学习方法、电子设备及存储介质，涉及联邦学习技术领域。其中方法包括：确定联邦学习系统中的客户端节点不会被全选；获取客户端节点对应的评估值，以评估值的模为权重对所述客户端节点的本地训练样本数量加权，以加权后的本地训练样本数量在联邦学习系统中加权后的本地训练样本数量的总和的占比得到该客户端节点的被选概率；根据每一客户端节点的被选概率选择若干客户端节点得到本轮训练集合；向本轮训练集合中的客户端节点下发模型参数。本申请提供的实施方式在随机挑选节点的方式下减少了联邦学习模型的整体训练时间。

本发明授权基于节点挑选策略的联邦学习方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于节点挑选策略的联邦学习方法，其特征在于，该方法包括： 确定联邦学习系统中的客户端节点不会被全选，包括：获取本轮模型训练轮数的轮数序号；判断所述轮数序号是否属于预设数列，在所述轮数序号属于预设数列时，联邦学习系统中的客户端节点被全选至本轮训练集合，在所述轮数序号不属于预设数列时，确定联邦学习系统中的客户端节点不会被全选，所述预设数列为首项为1的等差数列； 获取客户端节点对应的评估值，以评估值的模为权重对所述客户端节点的本地训练样本数量加权，以加权后的本地训练样本数量在联邦学习系统中加权后的本地训练样本数量的总和的占比得到该客户端节点的被选概率；所述方法还包括：在每轮训练完成后，对客户端节点的评估值进行更新，包括：若客户端节点不属于本轮训练集合，所述客户端节点的当前评估值不变；若客户端节点属于本轮训练集合且本轮训练为第一轮训练，以所述客户端节点上传的更新梯度为更新后的评估值；若客户端节点属于本轮训练集合但本轮训练不为第一轮训练，以所述客户端节点的当前评估值和上传的更新梯度的加权和为更新后的评估值； 根据每一客户端节点的被选概率选择若干客户端节点得到本轮训练集合，包括：对于每一客户端节点，根据客户端节点的节点序号和被选概率计算累积分布函数的值，根据客户端节点的被选概率和累积分布函数的值得到一个概率区间；生成若干个在所述累积分布函数的值域内的随机数，每一随机数所处的概率区间所对应的客户端节点被选中至所述本轮训练集合；生成随机数的数量与本轮训练集合中的客户端节点的数量具有对应关系； 向所述本轮训练集合中的客户端节点下发模型参数，所述模型参数被用于客户端节点基于下发的模型参数经本地训练后得到更新梯度； 客户端节点基于下发的模型参数经本地训练后得到更新梯度被用于结合该客户端节点的本地训练样本数量生成全局模型更新梯度； 所述全局模型更新梯度被用于结合模型参数对全局模型进行更新。

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