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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利基于区块链与联邦学习的交通控制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：CN120337989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510287257.8，技术领域涉及：G06N3/0442；该发明授权基于区块链与联邦学习的交通控制模型训练方法及系统是由郑文博设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于区块链与联邦学习的交通控制模型训练方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了基于区块链与联邦学习的交通控制模型训练方法及系统，方法包括：各个目标智能车辆根据对应的待训练车载传感器数据对本地交通控制模型进行训练得到本地模型训练结果，并将各个本地模型训练结果发送至区块链网络；通过区块链网络中的智能合约对各个本地模型训练结果进行评估确定合格模型训练结果；通过区块链网络对各个合格模型训练结果进行聚合得到全局模型，将全局模型分给各个目标智能车辆，各个目标智能车辆根据全局模型更新本地交通控制模型；本地交通控制模型用于实现对交通场景的智能管控。本申请能避免数据隐私泄露和单点故障风险，提升模型训练质量和训练效率，提高车联网系统的安全性和可靠性，可广泛应用于计算机技术领域。

本发明授权基于区块链与联邦学习的交通控制模型训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于区块链与联邦学习的交通控制模型训练方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取车联网系统中若干智能车辆对应的待训练车载传感器数据； 通过区块链网络对各个所述智能车辆进行身份认证，确定参与联邦学习的若干目标智能车辆； 各个所述目标智能车辆根据对应的所述待训练车载传感器数据对本地交通控制模型进行训练，得到若干本地模型训练结果，并将各个所述本地模型训练结果发送至所述区块链网络； 通过所述区块链网络中的智能合约对各个所述本地模型训练结果进行评估，确定若干合格模型训练结果； 通过所述区块链网络对各个所述合格模型训练结果进行聚合，得到全局模型，并将所述全局模型分发给各个所述目标智能车辆，以使各个所述目标智能车辆根据所述全局模型对应更新所述本地交通控制模型；所述本地交通控制模型用于实现对交通场景的智能管控； 所述通过所述区块链网络中的智能合约对各个所述本地模型训练结果进行评估，确定若干合格模型训练结果，包括： 通过所述区块链网络中的所述智能合约对各个所述本地模型训练结果进行训练质量评估，以判断各个所述本地模型训练结果是否满足预设训练质量标准； 通过所述智能合约对各个所述本地模型训练结果进行合规性检查，以判断各个所述本地模型训练结果是否满足预设合规性标准； 将满足所述预设训练质量标准和所述预设合规性标准的所述本地模型训练结果作为所述合格模型训练结果。

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