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龍圖騰網獲悉山東浪潮科學研究院有限公司申請的專利基于聯邦學習的模型構建方法、裝置、設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116957109B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310954224.5，技術領域涉及：G06N20/00；該發明授權基于聯邦學習的模型構建方法、裝置、設備及介質是由孫善寶;羅清彩;韓濤;李彬;賈蔭鵬設計研發完成，并于2023-07-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于聯邦學習的模型構建方法、裝置、設備及介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于聯邦學習的模型構建方法、裝置、設備及介質，涉及聯邦學習技術領域，應用于云數據中心聚合節點，包括：獲取參與方對目標梯度加密得到的加密梯度，將加密梯度存放參數隊列；目標梯度是參與方對當前模型訓練得到的；以流水線并行模式依次從參數隊列選取不高于目標數量個加密梯度進行梯度聚合得到聚合梯度，可信執行環境中解密聚合梯度得到解密梯度，利用解密梯度對當前模型參數更新，流水線并行模式結束后得到若干更新后模型；對所有更新后模型參數聚合得到聚合模型，將聚合模型作為當前模型發送參與方，跳轉至獲取加密梯度步驟，直至最新模型收斂。以流水線并行模式處理聚合解密和更新過程，節省時間，提高了模型訓練效率。

本發明授權基于聯邦學習的模型構建方法、裝置、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種基于聯邦學習的模型構建方法，其特征在于，應用于云數據中心聚合節點，包括： 獲取每個參與方利用同態加密公鑰對目標梯度進行加密得到的加密梯度，并將所述加密梯度依照獲取順序存放至參數隊列；所述目標梯度為所述參與方對當前模型進行訓練得到的梯度； 以流水線并行模式依次從所述參數隊列中選取不高于目標數量個加密梯度進行梯度聚合得到聚合梯度，并在可信執行環境中利用同態加密私鑰解密所述聚合梯度得到解密梯度，然后利用所述解密梯度對所述當前模型進行參數更新，直至所述流水線并行模式結束后得到若干更新后模型； 對所有所述更新后模型進行參數聚合得到聚合模型，并將所述聚合模型作為所述當前模型發送至每個所述參與方，然后跳轉至所述獲取每個參與方利用同態加密公鑰對目標梯度進行加密得到的加密梯度的步驟，直至最新得到的模型收斂； 其中，參數數據以流水線并行模式依次經過從參數隊列選取梯度、梯度聚合、聚合梯度解密、模型參數更新、模型參數聚合和存儲模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人山東浪潮科學研究院有限公司，其通訊地址為：250000 山東省濟南市高新浪潮路1036號S02號樓；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。