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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利联邦学习平台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：CN115456191B 。

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：202210914946.3，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权联邦学习平台是由范晓亮;王铮;陈亮;杨佩蓁;王子徽;王程设计研发完成，并于2022-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本联邦学习平台在说明书摘要公布了：本发明公开了一种联邦学习平台，通过任务预处理模块对机器学习任务对应的原始数据集进行预处理，以生成所述机器学习任务对应的子联邦任务，以及获取所述机器学习任务对应的模型；任务运行模块加载机器学习任务对应的子联邦任务和对应的模型，以便完成联邦训练初始化；联邦训练模块根据子联邦任务和对应的模型模拟服务端和用户端进行联邦学习以完成联邦训练；由此，能够将传统机器学习任务转化为联邦训练场景的通用任务处理范式，使得联邦学习在任意机器学习任务上的效果能够被快速验证。

本发明授权联邦学习平台在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习平台，其特征在于，包括： 任务预处理模块，所述任务预处理模块用于对机器学习任务对应的原始数据集进行预处理，以生成所述机器学习任务对应的子联邦任务，以及获取所述机器学习任务对应的模型； 任务运行模块，所述任务运行模块用于加载所述机器学习任务对应的子联邦任务和对应的模型，以便完成联邦训练初始化； 联邦训练模块，所述联邦训练模块用于根据子联邦任务和对应的模型模拟服务端和用户端进行联邦学习以完成联邦训练； 其中，所述任务预处理模块包括： 任务生成器，所述任务生成器用于为所述机器学习任务创建根目录，并获取原始数据集以便在进行特征预处理后加载进内存，以及对原始数据集按照指定的分布进行划分，并记录划分所使用的信息和划分结果，以得到所述机器学习任务对应的子联邦任务，并为所述子联邦任务生成名称； 任务管道，所述任务管道用于存储所述子联邦任务，以便运行时动态加载指定的子联邦任务； 其中，所述联邦训练模块还用于指定联邦训练所使用的联邦优化算法、子联邦任务以及各超参数，并动态地加载联邦训练所需的必要组件，以完成联邦训练环境的初始化； 其中，联邦训练所需的必要组件包括数据集、模型、任务计算器、服务端和用户端，其中，服务端调用run函数，开始以迭代的方式进行联邦训练模型，每一次迭代的流程由服务端的函数iterate实现； 其中，所述联邦训练模块用于根据子联邦任务和对应的模型模拟服务端和用户端进行联邦学习以完成联邦训练，包括： 在每一次迭代过程中，服务端对参与训练的用户端进行采样，以建立与所述参与训练的用户端的通讯连接； 对于服务端使用server.pack函数打包要发送给指定用户端的信息后，监听等待该用户端的回复；在得到回复后，使用server.unpack解析用户发回的内容，并整合； 对于用户端监听来自服务端的发送请求；一旦收到请求，使用reply函数进行响应，使用client.unpack函数解析服务端所发送的包裹；并在进行本地计算之后，使用client.pack函数打包信息发送给服务端； 服务端收到来自用户端的包裹信息后，进入聚合阶段；aggregate函数被用于模型的聚合，得到新的模型后，开始下一轮迭代，直至训练结束。

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