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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于关键特征提取的工业软件资源共享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：CN119442310B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202411481813.7，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种基于关键特征提取的工业软件资源共享方法是由陈彦如;钟旺;曾迪;陶力;李卓原;李京鹏;陈良银设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于关键特征提取的工业软件资源共享方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于关键特征提取的工业软件资源共享方法，分为三个阶段：特征提取阶段、初次共享阶段和联邦学习阶段。在特征提取阶段，工业软件资源提供方利用变分自编码器VAE处理本地原始数据，提取鲁棒特征，并计算关键特征。在初次共享阶段，参与方对提取的关键特征添加随机噪声、加密后上传至区块链，形成全局共享特征集合。联邦学习阶段，参与方结合全局特征集合与本地特征，通过分布式协作训练统一模型。为确保隐私安全，模型参数更新时采用同态加密技术进行加密聚合，防止隐私泄露。

本发明授权一种基于关键特征提取的工业软件资源共享方法在权利要求书中公布了：1.一种基于关键特征提取的工业软件资源共享方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1、联邦学习参与各方首先对自己持有的工业软件资源数据集进行分析，提取本地工业软件数据的数据摘要信息，随后将数据摘要信息加密后上传至区块链，这些信息应该包括工业软件数据的类型、分布、大小以及是否结构化，但不包含任何个人或敏感数据； 步骤2、当数据请求者产生工业软件数据请求需求时，向区块链系统发送工业软件数据请求信息； 步骤3、区块链系统基于区块链上的工业软件数据摘要信息和工业软件数据请求信息，通过相似度匹配算法筛选出符合工业软件摘要信息与工业软件数据请求信息需求的工业软件数据提供者集合P参与联邦学习； 步骤4、系统将工业软件资源共享请求转发给工业软件数据提供者集合P中的每个成员； 步骤5、P中的每个成员使用本地原始工业软件数据通过变分自编码器VAE将输入数据进行有效压缩同时保留输出数据有用信息的特征提取方法提取出本地工业软件数据的关键特征，并对该关键特征添加随机噪声后上传到区块链； 步骤6、基于P中所有成员上传的工业软件数据关键特征构建全局共享集合； 步骤7、P中的每个成员下载全局共享的工业软件数据特征集合，并结合自己的本地工业软件数据参与模型的训练，以降低各工业软件数据提供者的数据异质性； 步骤8、P中的每个成员在本地训练模型后，将模型更新加密并上传到区块链； 步骤9、工业软件数据请求方轮询收集所有参与方上传的模型更新，进行模型聚合以形成新的全局模型参数，并将聚合后的全局模型参数再次分发给所有参与方，直到模型拟合或达到迭代次数； 所述步骤1中设备i在时隙t产生的工业软件数据可切分应用的切分比例为λit∈[0,1],其中λitL比特的工业软件数据在本地执行，1-λitL比特的工业软件数据传输至服务器处执行，应用的切分比例变量λit即为计算卸载决策变量； 所述步骤1中移动设备i在时隙t的上行信道的无线传输速率其中ω代表设备i所获得的信道带宽，Pit代表设备i在时隙t的传输功率,σ为信道噪声,Hit表示设备i在时隙t的信道增益，与距离di相关，Hit＝g0did0-n,其中，g0为信道衰减系数,一般为-40dB，n为信道衰减指数，一般为4； 所述步骤2中移动设备i在时隙t执行的部分应用的计算量为λitLX，其中X为应用的计算密度，即处理单位比特所需的CPU周期数，因此本地计算时延为其中fi,lt是设备i在时隙t的CPU频率，相应地，本地计算能耗为Ei,lt＝kλitLXfi,l2t，其中k为单个CPU周期所需能耗，也叫有效开关电容； 所述步骤2中移动设备i在时隙t传输至边缘服务器处执行的部分应用的长度为1-λitL，忽略应用在边缘服务器执行的时延和应用结果的下行返回时延，则移动设备i在时隙t将部分应用传输至边缘服务器进行处理的总时延等于上行传输时延总能耗等于上行传输能耗Ei,ct＝Pit·Li,ct； 所述步骤2中移动设备i在时隙t可以获取的能量为其中为设备i在时隙t所能获取的最大能量，另外，移动设备i在时隙t存储的电能为eit≤Ei,Ht；记移动设备i在时隙t开始时的能量为Bit，设备i在时隙t结束时的能量为Bit+1，则可得到能量队列方程为Bit+1＝Bit-Eit+eit，其中Eit表示移动设备i在时隙t处理应用任务的能耗，具体表示为Eit＝1ζi,t＝1,Ii,dt＝0Ei,lt+Ei,ct，其中ζi,t是设备i在时隙t开始时是否产生了应用请求的指示变量，当ζi,t＝1时，就意味着设备i在时隙t开始时产生了应用请求，否则就没有应用请求，Ii,dt则是应用是否会被抛弃的二进制指示变量，当Ii,dt＝0时，表示应用不会被抛弃，否则，应用就会被抛弃，1·是指示函数，·为关系表达式；当·为真时，1·＝1，反之，1·＝0，因此Eit表示设备i在时隙t未抛弃产生的应用时的能耗； 所述步骤3中单个时隙下的多个移动设备的执行成本为其中φ为应用被抛弃的执行成本，假设优化变量集合则平均执行成本最小化问题P1可以构建为： 其中，约束C1是应用的卸载决策约束，保证工业软件数据可切分应用的切分比例在0到1之间；约束C2是抛弃指示变量的约束，保证应用只有抛弃和不抛弃两种状态；约束C3是可获取能量的约束，保证移动设备获取到的电量不超过当前时隙的可获取能量；约束C4是能量因果约束，保证所有设备在当前时隙下进行计算卸载产生的能耗不超过当前时隙下设备的剩余能量；约束C5是完成截止时间约束，保证在本地执行的部分应用的完成时间和在服务器执行的部分应用的完成时间两者的最大值不超过应用的完成截止时间；约束C6是传输功率约束，保证所有设备卸载时的传输功率非负且不超过传输功率的最大值；约束C7是计算频率约束，保证所有设备在本地计算任务时的计算频率非负且不超过计算频率的最大值。

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