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龙图腾网获悉武昌理工学院;湖北大学申请的专利一种联邦学习中基于价值增益的贡献评估方法及系统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：CN119443308B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411445077.X，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种联邦学习中基于价值增益的贡献评估方法及系统是由苗婷;刘军;赵子璇;陈姗姗;王梓秋;李钰颖;张玉强;杨洋设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种联邦学习中基于价值增益的贡献评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种联邦学习中基于价值增益的贡献评估方法，包括：步骤S1.基于多维计算模型间相关性的贡献评估指标计算每个客户端本地模型与全局模型之间在第t轮次的相关性；步骤S2.基于动态调整机制计算第t轮的全局模型与预热模型之间参数上的距离并进行归一化操作获取参与客户端每一通信轮次的贡献权重；步骤S3.基于步骤1中的每个客户端本地模型与全局模型之间在第t轮次的相关性和步骤2中参与客户端每一通信轮次的贡献权重计算客户端的真实贡献值。本发明在客户端的贡献评估领域，该方法有效降低了计算复杂度并不依赖于测数据集。

本发明授权一种联邦学习中基于价值增益的贡献评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习中基于价值增益的贡献评估方法，其特征在于，包括： 步骤S1.基于多维计算模型间相关性的贡献评估指标计算每个客户端本地模型与全局模型之间在第t轮次的相关性；步骤1中每个客户端本地模型与全局模型之间在第t轮次的相关性的计算方式为； 其中，表示客户端i本地模型与全局模型在第t轮次的相关性，表示客户端i本地模型在第t轮次的参数矩阵，表示全局模型在第t+1轮次的参数矩阵，是模型参数的规模；表示二范数；∑表示求和； 步骤S2.基于动态调整机制计算第t轮的全局模型与预热模型之间参数上的距离并进行归一化操作获取参与客户端每一通信轮次的贡献权重；所述预热模型为： 其中，为预热模型参数矩阵，为开始联邦训练时中心服务器所给的初始化模型参数矩阵，η为学习率，N为客户端总数，n为预热轮数，为预热训练损失函数，其中为客户端i本地模型在第t轮次的参数矩阵，∑表示求和，为客户端i持有的本地数据样本数量； 步骤S3.基于步骤1中的每个客户端本地模型与全局模型之间在第t轮次的相关性和步骤2中参与客户端每一通信轮次的贡献权重计算客户端的真实贡献值。

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武昌理工学院;湖北大学，其通讯地址为：430223 湖北省武汉市武昌江夏大道16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”。