成都理工大学唐小川获国家专利权
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龙图腾网获悉成都理工大学申请的专利一种多价值链演化的训练预测方法、系统及存储介质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：CN116542323B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310580677.6，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种多价值链演化的训练预测方法、系统及存储介质是由唐小川;刘鑫;王宇;李莹莹;胡强;李冬芬;樊超设计研发完成，并于2023-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种多价值链演化的训练预测方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多价值链演化的训练预测方法、系统及存储介质，包括：基于客户端及其相邻客户端的本地原始数据生成节点的特征向量，各客户端所在节点的特征向量和节点信息构成了分布式时序图数据；计算当前时刻分布式联邦时序图神经网络模型的局部网络参数，并将局部网络参数发送至服务器，客户端预先建立有分布式联邦时序图神经网络模型；服务器根据局部网络参数获得全局网络参数并广播给所有客户端；客户端利用全局网络参数更新分布式联邦时序图神经网络模型的网络参数，分布式联邦时序图神经网络模型接收下一时刻的分布式时序图数据进行学习，输出下一时刻边的预测值。因此，能够预测多价值链中公司间未来的关系以及某公司是否在走向消亡。
本发明授权一种多价值链演化的训练预测方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多价值链演化的训练预测方法，其特征在于，包括： 基于客户端及其相邻客户端的本地原始数据生成所述客户端所在节点的特征向量，所述特征向量用于表征所述客户端分别与其相邻客户端所在节点之间边的信息，各个所述客户端所在节点的特征向量和节点信息构成了分布式时序图数据； 所述客户端根据所在节点的特征向量计算其当前时刻分布式联邦时序图神经网络模型的局部网络参数，并将所述局部网络参数发送至服务器，其中，所述客户端预先建立有分布式联邦时序图神经网络模型； 所述服务器根据所述局部网络参数获得全局网络参数，并将所述全局网络参数广播给所有客户端； 所述客户端利用所述全局网络参数更新分布式联邦时序图神经网络模型的网络参数，并将下一时刻的分布式时序图数据输入到更新后的分布式联邦时序图神经网络模型进行学习，输出下一时刻边的预测值。
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