江苏风云科技服务有限公司董爱平获国家专利权
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龙图腾网获悉江苏风云科技服务有限公司申请的专利一种跨模态联邦学习的动态感知可信度评估系统及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：CN120874973B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511409692.X，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种跨模态联邦学习的动态感知可信度评估系统及方法是由董爱平;刘世闻;皋超;顾璇;严典范设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种跨模态联邦学习的动态感知可信度评估系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及联邦学习技术领域，公开了一种跨模态联邦学习的动态感知可信度评估系统及方法，其中一种跨模态联邦学习的动态感知可信度评估方法包括：获取本地多模态特征并构建时变条件依赖矩阵，生成共享统计信息；分析跨节点依赖关系并构建联邦因果图谱，输出模态间效应分离结果；压缩本地模型参数并提取最小充分统计量，产出模型贡献表征；计算节点可信度的时变权重，输出动态节点贡献度；执行自适应联邦聚合并生成全局模型可信度评估，输出动态感知的全局模型；本发明为分布式企业联邦学习系统提供了更可靠、更精准的模型评估和聚合机制，有效提升了系统的整体性能和稳定性。
本发明授权一种跨模态联邦学习的动态感知可信度评估系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种跨模态联邦学习的动态感知可信度评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取本地多模态特征并构建时变条件依赖矩阵，生成共享统计信息；所述获取本地多模态特征并构建时变条件依赖矩阵，包括： 对本地持有的多模态数据进行特征提取，生成各模态的特征表示； 基于提取的特征，计算本地时变条件依赖矩阵，表征不同时间点下各特征之间的条件依赖强度； 使用安全多方计算协议共享统计信息，并应用差分隐私机制保护原始统计信息； 分析跨节点依赖关系并构建联邦因果图谱，输出模态间效应分离结果； 压缩本地模型参数并提取最小充分统计量，产出模型贡献表征； 计算节点可信度的时变权重，输出动态节点贡献度； 执行自适应联邦聚合并生成全局模型可信度评估，输出动态感知的全局模型； 其中，分析跨节点依赖关系采用变分因果解耦器，变分因果解耦器通过潜变量表示分离模态内直接效应和模态间间接效应，生成联邦因果图谱。
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