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龙图腾网获悉上海大学申请的专利一种基于材料数据隐私保护的多方协作图学习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：CN115274017B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202210930960.2，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种基于材料数据隐私保护的多方协作图学习方法及系统是由钱权;冯燕设计研发完成，并于2022-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于材料数据隐私保护的多方协作图学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于材料数据隐私保护的多方协作图学习方法及系统，本发明的学习方法中多方参与者独立进行机器学习，将模型参数上传至服务器进行联合，避免材料数据在训练过程中的泄露，本发明在模型参数传输的过程进行了噪声扰动，避免模型参数的泄露，而且本发明设置了图节点关系矩阵参与本地图学习模型的训练，充分考虑了材料制备工艺的依赖关系信息，可以提高训练得到的模型的性能。

本发明授权一种基于材料数据隐私保护的多方协作图学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于材料数据隐私保护的多方协作图学习方法，其特征在于，所述学习方法应用于分布式系统，所述分布式系统包括服务器和多个参与者，每个所述参与者能够获知材料生产过程中的部分制备工艺、部分制备工艺的工艺参数、及生产完成后的材料的性能参数，所述学习方法包括如下步骤： 各参与者根据获知的部分制备工艺，构建本地图节点关系矩阵，并将本地图节点关系矩阵的索引发送给所述服务器；所述本地图节点关系矩阵用于表征所述部分制备工艺中各制备工艺在生产过程中的依赖关系； 所述服务器根据每个参与者的本地图节点关系矩阵的索引确定索引最大值，统计参与者个数，并将索引最大值和参与者个数发送给每个所述参与者； 每个所述参与者分别根据索引最大值和参与者个数对本地图节点关系矩阵进行对齐和编码，获得编码后的本地图节点关系矩阵，并将所述编码后的本地图节点关系矩阵加密后发送给所述服务器； 所述服务器对每个参与者发送的编码后的本地图节点关系矩阵进行聚合，获得全局图节点关系矩阵，并将所述全局图节点关系矩阵发送给每个所述参与者； 每个所述参与者分别利用所述全局图节点关系矩阵和获知的部分工艺的工艺参数，及生产完成后的材料的性能参数，对本地图学习模型进行训练，获得本地图学习模型参数，并对本地图学习模型参数进行噪声扰动后发送给所述服务器； 所述服务器对每个参与者发送的本地图学习模型参数进行平均计算，获得全局图学习模型参数，并将全局图学习模型参数发送给每个所述参与者； 每个所述参与者分别将所述全局图学习参数设置为本地图学习模型的初始参数，返回步骤“每个所述参与者分别利用所述全局图节点关系矩阵和获知的部分工艺的工艺参数，及生产完成后的材料的性能参数，对本地图学习模型进行训练，获得本地图学习模型参数，并对本地图学习模型参数进行噪声扰动后发送给所述服务器”，直到满足迭代结束条件； 所述每个所述参与者分别根据索引最大值和参与者个数对本地图节点关系矩阵进行对齐和编码，获得编码后的本地图节点关系矩阵，具体包括： 根据本地图节点关系矩阵的索引及所述索引最大值对本地图节点关系矩阵进行对齐，获得对齐后的本地图节点关系矩阵；所述对齐后的本地图节点关系矩阵为nmax×nmax矩阵；其中，nmax表示索引最大值； 根据参与者个数，利用公式m＝log2n-q+1，确定对齐后的本地图节点关系矩阵中每个元素所占的位数；其中，m表示对齐后的本地图节点关系矩阵中每个元素所占的位数，n表示参与者个数，q表示余数参数，q＝nmod2； 根据对齐后的本地图节点关系矩阵中每个元素所占的位数，利用公式t＝rm，确定能够用同一个r位的数据表示的对齐后的本地图节点关系矩阵中的元素的个数；其中，t表示能够用同一个r位的数据表示的对齐后的本地图节点关系矩阵中的元素的个数，r表示参与者所使用的计算机的操作系统的数据类型的位数； 将对齐后的本地图节点关系矩阵中的每t个元素编码为一个r位的数据，得到r位的数据组成的编码后的本地图节点关系矩阵。

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