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龍圖騰網獲悉中移(上海)信息通信科技有限公司;中移智行網絡科技有限公司;中國移動通信集團有限公司申請的專利一種聯邦學習方法、裝置、中心服務器和數據端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：CN116266283B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202111537430.3，技術領域涉及：G06N20/20；該發明授權一種聯邦學習方法、裝置、中心服務器和數據端是由周穎設計研發完成，并于2021-12-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種聯邦學習方法、裝置、中心服務器和數據端在說明書摘要公布了：本發明提供了一種聯邦學習方法、裝置、中心服務器和數據端，所述聯邦學習方法包括：對多個數據端發送的第一訓練模型參數進行融合計算，得到第一全局模型參數，向每個數據端發送第一全局模型參數和第一閾值；接收第二輪聯邦學習的每個數據端進行重新計算的第二訓練模型參數，得到第二全局模型參數；在第二全局模型參數與第一全局模型參數之間的差值小于預設值的情況下，確定第二全局模型參數為收斂的全局模型參數。本發明通過設定閾值，使數據端根據對應的閾值決定是否參加下一輪的聯邦學習，可以剔除存在異常的數據端，實現既保證聯邦學習最終的模型效果，又減少通信開銷。

本發明授權一種聯邦學習方法、裝置、中心服務器和數據端在權利要求書中公布了：1.一種聯邦學習方法，其特征在于，應用于中心服務器，所述方法包括： 接收多個數據端中每個數據端發送的模型訓練結果；所述模型訓練結果包括第一訓練模型參數； 對多個所述第一訓練模型參數進行融合計算，得到第一輪聯邦學習的全局模型參數，并向每個所述數據端發送第一輪聯邦學習的第一全局模型參數和第一閾值； 接收參加第二輪聯邦學習的每個數據端發送的根據第一輪聯邦學習的第一全局模型參數和數據端數據量進行重新計算的第二訓練模型參數，并對所述第二訓練模型參數進行融合計算，得到第二輪聯邦學習的第二全局模型參數；其中，是否參加第二輪聯邦學習由數據端根據第一輪聯邦學習的第一全局模型參數、第一訓練模型參數以及第一閾值確定的； 在所述第二全局模型參數與所述第一全局模型參數之間的差值小于預設值的情況下，確定所述第二全局模型參數為收斂的全局模型參數； 其中，所述模型訓練結果還包括：第一訓練模型參數發送時間戳、數據端數據量以及物理機信息； 接收參加第二輪聯邦學習的每個數據端發送的根據第一輪聯邦學習的第一全局模型參數和數據端數據量進行重新計算的第二訓練模型參數，包括： 在第二輪聯邦學習的等待時長內，接收參加第二輪聯邦學習的每個數據端發送的根據第一輪聯邦學習的第一全局模型參數和數據端數據量進行重新計算的第二訓練模型參數； 其中，所述第二輪聯邦學習的等待時長是根據參加第一輪聯邦學習的數據端對應的第一訓練模型參數發送時間戳、第一訓練模型參數達到時間戳、數據端數據量以及數據端物理機信息確定的。

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