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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于区块链分片的服务器分区联邦学习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：CN117094411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202311038541.9，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种基于区块链分片的服务器分区联邦学习方法是由张学旺;杨鑫;赵丽设计研发完成，并于2023-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区块链分片的服务器分区联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于区块链分片的服务器分区联邦学习方法，属于联邦学习技术领域，任务发布方首先在区块链网络中注册并发布联邦学习训练内容及相关要求，并支付一笔费用作为奖池；申请加入模型训练任务并经过任务发布方审核通过的联邦学习客户端，根据自身节点所存储的数据进行模型训练，并将训练得到的局部参数发送至区块链网络中的服务器节点；每个区块链网络分片中的服务器节点将各自管辖的联邦学习客户端上传的局部参数进行初步聚合，并将其上传至所在的区块链分片；每个区块链分片中的委员会节点将其所在分片的初步聚合参数上传至委员会，由委员会聚合全局参数；区块链账本将每一轮的局部模型参数和聚合模型参数都加密保存。

本发明授权一种基于区块链分片的服务器分区联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链分片的服务器分区联邦学习方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：任务发布方首先在区块链网络中注册并发布联邦学习训练内容及相关要求；其次，任务发布方支付一笔费用，作为联邦学习训练任务的奖池；S2：联邦学习参与方查看任务发布方发布的训练内容及相关要求，并决定是否参与本次联邦学习训练任务；若参与，则联邦学习参与方通过联邦学习边缘服务器申请加入区块链网络；S3：区块链网络进行分片操作，并选出每个分片的委员会节点；每个区块链网络分片中有1个委员会节点和若干普通节点；普通节点作为联邦学习分级服务器，将其所管辖的客户端上传的局部参数进行初步聚合，得到初步聚合参数后，向其所在的区块链分片网络发出请求，其所在的区块链网络将记录此初步聚合参数，最终委员会节点将这些参数上传至委员会并广播给其他分片；S4：联邦学习参与方通过联邦学习客户端，根据自身拥有的数据进行迭代训练，并将每一轮的局部参数上传至相关联邦学习分级服务器；联邦学习分级服务器进行初步参数聚合操作，并将得到的初步聚合参数公布于其所在的区块链分片网络中；区块链分片网络中的委员会节点将得到的所有初步聚合参数发布到委员会网络中，所有的委员会节点获取所有分片的初步聚合参数，最终得到本轮全局聚合参数，委员会网络将局部聚合参数和全局聚合参数存储到区块链账本中；最后委员会节点带回全局聚合参数，发布于每个分片网络中，并以此进行下一轮训练，直到达到任务发布方的收敛要求。

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