广州大学张美范获国家专利权
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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种基于安全数据合成的联邦学习公平模型聚合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：CN119721137B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411795000.5，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种基于安全数据合成的联邦学习公平模型聚合方法是由张美范;苏靖宇;殷丽华;谢展鸿;孙哲设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于安全数据合成的联邦学习公平模型聚合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于安全数据合成的联邦学习公平模型聚合方法，通过训练一个学生模型来指导生成器模型的生成，将参与方的数据分割成多个不相交子集并训练多个教师模型，然后利用生成器生成的数据样本进行分类和投票，对投票结果进行加噪聚合以保护隐私，接着使用带噪声的聚合结果标注数据集并训练学生模型，进一步优化生成器。经过一定轮次的优化后，将生成器分发给各参与方，最后将聚合好的模型发送给各参与方以继续训练，从而在保护数据隐私的同时实现模型的公平优化。
本发明授权一种基于安全数据合成的联邦学习公平模型聚合方法在权利要求书中公布了：1.一种服务端的基于安全数据合成的联邦学习公平模型聚合方法，其特征在于，包括： S101.在服务器中，通过学生模型S训练生成器模型； S102.服务器将生成器生成的数据样本发送给所有参与方； S103.服务器接收来自参与方聚合后的带噪声投票结果，将其用于标注一个公开数据集； S104.使用所述数据集训练学生模型S，并通过学生模型S的分类结果训练生成器； S105.服务器将优化训练后的生成器发送给参与方； S106.服务器接收来自各参与方的数据扩充量和扩充数据集与原始数据集的KL散度，根据KL散度赋予每个参与方不同的训练参与概率； S107.服务器根据各参与方上传的模型更新，结合各参与方的数据扩充量给上传的模型更新赋予不同的聚合权重，聚合各参与方的模型更新，形成全局模型； S108.通过参与方与服务器的多次迭代，实现全局模型的稳定。
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