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龙图腾网获悉贵州万德科技有限公司;六盘水美味园食品有限公司申请的专利基于联邦学习框架的数据开发利用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：CN121365417B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511942048.9，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权基于联邦学习框架的数据开发利用方法及系统是由王凡;何珑;张宗飞;王优;孟忠;唐路平;刘春花设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习框架的数据开发利用方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种基于联邦学习框架的数据开发利用方法及系统，方法包括：接收各联邦学习参与方通过安全通信链路传输的、基于本地非共享原始数据训练生成的加密模型数据；对加密模型数据中的模型参数梯度信息进行同态加密运算，并结合模型结构元数据校验，得到完成分层聚合加密处理的全局模型加密数据；按照根据参与方网络带宽状况和计算资源容量调整的分片传输策略，将全局模型加密数据分发至各参与方；指导各参与方利用全局模型加密数据对本地业务模型进行参数更新与结构优化，并通过本地验证数据集进行模型更新状态评估生成优化建议信息，该方法可以在保护数据安全和隐私的前提下，实现多方数据合作共享，提升模型性能。

本发明授权基于联邦学习框架的数据开发利用方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习框架的数据开发利用方法，其特征在于，所述方法通过数据开发利用系统实现，所述数据开发利用系统与多个联邦学习参与方通信连接，所述方法包括： 接收各联邦学习参与方通过安全通信链路传输的加密模型数据，所述加密模型数据由各联邦学习参与方在本地基于非共享原始数据完成模型训练后生成； 通过非对称加密算法对所述加密模型数据中的模型参数梯度信息进行同态加密运算，并结合所述加密模型数据中的模型结构元数据进行校验后得到完成分层聚合加密处理的全局模型加密数据；模型结构元数据包含了模型的层级结构和参数维度； 将所述全局模型加密数据按照预设的分片传输策略分发至各联邦学习参与方，所述分片传输策略根据联邦学习参与方的网络带宽状况和计算资源容量调整； 指导各联邦学习参与方利用所述全局模型加密数据对本地业务模型进行参数更新与结构优化，并通过各联邦学习参与方的本地验证数据集进行模型更新状态评估生成优化建议信息：向各联邦学习参与方发送模型协同优化指令，所述模型协同优化指令包含全局模型加密数据的同态解密规则和参数特征关联协议；参数特征关联协议规定了如何将解密后的全局模型参数特征与本地业务模型的参数特征进行关联；接收各联邦学习参与方基于解密后的全局模型加密数据提取的全局参数特征集，所述全局参数特征集包含跨参与方共享的模型层级特征和梯度演化特征；模型层级特征反映了模型的层级结构和参数分布，梯度演化特征反映了模型在训练过程中参数的变化情况；指导各联邦学习参与方将所述全局参数特征集与本地业务模型的当前参数特征集进行特征关联匹配，识别特征空间中的互补区域与冲突区域；互补区域表示全局参数特征集和本地参数特征集之间相互补充的部分，冲突区域表示全局参数特征集和本地参数特征集之间存在矛盾或重复的部分；基于特征关联匹配结果对本地业务模型的网络结构进行层级关联度调整，所述层级关联度调整包括通过特征互补区域强化跨层级连接权重、通过冲突区域抑制冗余层级节点；获取各联邦学习参与方使用本地验证数据集对调整后模型进行特征响应测试得到的特征响应序列，基于特征响应序列的一致性与波动性分析生成包含参数特征适配建议和结构关联优化方向的优化建议信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州万德科技有限公司;六盘水美味园食品有限公司，其通讯地址为：551400 贵州省贵阳市观山湖区长岭街道林城路与长岭路西北角贵阳国际金融中心一期商务区第6号楼6层22号房；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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