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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利基于DMA-MaaS联邦学习平台的模型训练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：CN116030317B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211716818.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于DMA-MaaS联邦学习平台的模型训练方法及系统是由陈益强;蒋鑫龙;闫冰洁;王志睿设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DMA-MaaS联邦学习平台的模型训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于DMA‑MaaS联邦学习平台的模型训练方法和系统，包括：上传训练数据至联邦学习平台，联邦学习平台对训练数据进行检查并添加到数据池；上传任务至联邦学习平台，联邦学习平台将公开的任务加入到公共任务池以供其他用户端选择；通过选择自己发起的任务或在公共任务池中选择任务，判断选择的任务类型是否为联邦学习，若是则在用户端所在用户设备本地基于训练数据执行联邦学习，将学习得到的模型参数和结果返回到联邦学习平台进行参数聚合，直到聚合后的模型达到所需性能，否则联邦学习平台基于训练数据，在云端执行非联邦学习。本发明通过MaaS功能，缓解联邦平台用户侧的异质性，完成数据、任务、算法、模型的管理和创建发挥联邦模型价值。

本发明授权基于DMA-MaaS联邦学习平台的模型训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于DMA-MaaS联邦学习平台的模型训练方法，其特征在于，包括： 数据准备步骤，用户端上传训练数据至联邦学习平台，并设置该训练数据是否公开，该联邦学习平台对该训练数据进行检查并添加到数据池； 任务发起步骤，该用户端上传任务至该联邦学习平台，该任务内容包括任务名称、任务是否公开、任务类型是否为联邦学习、任务所需算法及参数、任务所需模型及参数和任务参与人数；该联邦学习平台将公开的任务加入到公共任务池以供其他用户端选择； 任务准备步骤，用户端通过选择自己发起的任务或在该公共任务池中选择任务，判断选择的任务类型是否为联邦学习，若是则执行联邦学习步骤，否则执行非联邦学习步骤； 该联邦学习步骤，在该用户端所在用户设备本地基于该训练数据执行联邦学习，将学习得到的模型参数和结果返回到该联邦学习平台进行参数聚合，直到聚合后的模型达到所需性能； 该非联邦学习步骤，该联邦学习平台基于该训练数据，在云端执行非联邦学习，得到符合所需性能的模型。

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