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！

龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利基于多因子动态评估的联邦学习客户端选择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：CN120106183B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510602120.7，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权基于多因子动态评估的联邦学习客户端选择方法是由万涛;李文海;廖维川;肖勇才;周洁;赵海霞;朱海杰;王洲洋设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多因子动态评估的联邦学习客户端选择方法在说明书摘要公布了：本发明属于联邦学习技术领域，涉及基于多因子动态评估的联邦学习客户端选择方法，通过模型所有者计算当前状态下的客户端的积极因子，然后使用基于背包问题的参与者选择算法选择客户端参与到联邦学习中；客户端下载全局模型，使用本地数据集进行训练，并将训练好的本地模型发送到区块链上；客户端计算自己与其他客户端本地模型之间的余弦相似度，并以余弦相似度计算客户端之间的互信度；模型所有者会读取各个客户端之间的互信度，计算每个客户端的群体声誉；模型所有者根据客户端的本地模型评估客户端本轮训练中的努力值。本发明可从源头实现恶意节点过滤、惰性客户端激励与类不平衡缓解的协同优化，显著提升联邦学习系统的整体效能与安全性。

本发明授权基于多因子动态评估的联邦学习客户端选择方法在权利要求书中公布了：1.基于多因子动态评估的联邦学习客户端选择方法，其特征是，包括以下步骤： 步骤1、区块链对所有模型所有者及客户端进行初始化，定义模型所有者及客户端的参数； 步骤2、模型所有者发布联邦学习任务，包括初始全局模型、模型要求、参与训练数据量； 步骤3、模型所有者计算当前状态下的客户端的积极因子，积极因子是群体声誉和努力值的乘积，每个客户端的群体声誉被定义成客户端在客户端群体中的互信度之和，将努力值设定为客户端本地模型的模型增量和数据量之间的关系；然后使用基于背包问题的参与者选择算法选择客户端参与到联邦学习中； 步骤4、各客户端下载全局模型，使用本地数据集进行分布式本地模型训练，并将训练好的本地模型发送到区块链上； 步骤5、客户端计算自己与其他客户端本地模型之间的余弦相似度，并以余弦相似度计算客户端之间的互信度；模型所有者会读取各个客户端之间的互信度，计算每个客户端的群体声誉； 步骤6、模型所有者根据客户端的本地模型评估客户端本轮训练中的努力值，作为下一轮计算积极因子的计算的参数； 步骤7、模型所有者聚合本地模型参数，从而更新全局模型； 步骤8、循环步骤3到步骤7直到全局模型达到联邦学习任务所需精度。

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华东交通大学，其通讯地址为：330013 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街808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”。