中国移动通信集团江苏有限公司;南京邮电大学;江苏移动信息系统集成有限公司;中国移动通信集团有限公司王晔获国家专利权
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龙图腾网获悉中国移动通信集团江苏有限公司;南京邮电大学;江苏移动信息系统集成有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利基于多因素的车联网联邦学习激励方法及其相关设备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：CN116911405B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202310770223.5，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于多因素的车联网联邦学习激励方法及其相关设备是由王晔;童恩;赵海涛;夏文超;陈帅;韩银锋设计研发完成，并于2023-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多因素的车联网联邦学习激励方法及其相关设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多因素的车联网联邦学习激励方法及其相关设备，该方法包括：接收任务发布者发布的训练任务所对应的待训练联邦模型；将所述待训练联邦模型发送给相应覆盖范围内选择参加训练的参与车辆，以供其利用自身数据库对所述待训练联邦模型进行联邦训练，并将训练得到的模型相关信息上传到路边单元，其中，对待训练联邦模型训练结束后，所得到的模型为目标模型；根据参与车辆上传的所述模型相关信息，计算所述参与车辆对所述目标模型的贡献度，并将所述贡献度对应激励发送给所述参与车辆，所述贡献度包括参与车辆在质量因素、时间因素以及信用因素上对所述目标模型的贡献度。本申请解决旨在提升激励的合理性。
本发明授权基于多因素的车联网联邦学习激励方法及其相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多因素的车联网联邦学习激励方法，其特征在于，应用于路边单元，所述方法包括： 接收任务发布者发布的训练任务，确定所述训练任务所对应的待训练联邦模型； 将所述待训练联邦模型发送给相应覆盖范围内选择参加训练的参与车辆，以供参与车辆利用自身数据库对所述待训练联邦模型进行联邦训练，并在训练结束后将训练得到的模型相关信息上传到路边单元，其中，对待训练联邦模型训练结束后，所得到的模型为目标模型，所述模型相关信息包括训练后损失函数对应的改变量以及模型参数、所述参与车辆本地数据库中样本的数目； 根据参与车辆上传的所述模型相关信息，计算所述参与车辆对所述目标模型的贡献度，并将所述贡献度对应激励发送给所述参与车辆，其中，所述贡献度包括参与车辆在质量因素、时间因素以及信用因素上对所述目标模型的贡献程度。
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中国移动通信集团江苏有限公司;南京邮电大学;江苏移动信息系统集成有限公司;中国移动通信集团有限公司，其通讯地址为：210000 江苏省南京市虎踞路59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”。
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