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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于区块链的联邦学习模型训练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：CN117235293B 。

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：202311022545.8，技术领域涉及：G06F16/51；该发明授权基于区块链的联邦学习模型训练方法及系统是由穆俊生;王婧宇;景晓军;刘雅琼;熊一枫;景泽轩设计研发完成，并于2023-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于区块链的联邦学习模型训练方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于区块链的联邦学习模型训练方法及系统，所述方法包括客户端对局部模型进行多轮迭代训练，对于每一轮迭代执行如下操作：客户端确定多个遥感图像以及获取全局参数；客户端对局部模型进行训练；客户端生成并发送第一交易信息至其他客户端；客户端接收第二交易信息；确定第一目标客户端；第一目标客户端确定第二目标客户端；每个第二目标客户端计算得到对应的新的全局参数；确定第三目标客户端；第三目标客户端生成新区块，并将与第三目标客户端对应的新的全局参数存储至新区块，直至局部模型满足收敛条件为止，解决了现有技术中在联邦学习模型的训练过程中引入区块链导致训练时延增加的技术问题，提高了联邦学习模型的训练效率。

本发明授权基于区块链的联邦学习模型训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链的联邦学习模型训练方法，其特征在于，应用于基于区块链的联邦学习系统中，其中，所述区块链联邦学习系统包括多个客户端和至少一个区块，每个客户端部署有局部模型，所述区块用于存储与其关联的全局参数；所述方法包括：所述客户端对与所述客户端关联的局部模型进行多轮迭代训练，对于所述多轮迭代训练中的每一轮迭代执行如下操作：所述客户端确定多个遥感图像，以及获取最新生成的区块中的全局参数；基于所述多个遥感图像和所述全局参数，所述客户端对所述局部模型进行训练，得到局部参数；所述客户端生成与所述局部参数相关联的第一交易信息，并将所述第一交易信息发送至所述多个客户端中的随机的其他客户端；所述客户端接收所述多个客户端中的其他客户端发送的第二交易信息；基于全部所述第一交易信息和全部所述第二交易信息，从所述多个客户端中确定第一目标客户端；所述第一目标客户端从所述第一交易信息和所述第二交易信息对应的客户端中，确定满足第二预设条件的至少一个第二目标客户端；基于所述第一交易信息、所述第二交易信息和所述全局参数，每个第二目标客户端计算得到对应的新的全局参数；将所述多个第二目标客户端中最先计算得到所述新的全局参数的客户端作为第三目标客户端；所述第三目标客户端生成新区块，并将与所述第三目标客户端对应的新的全局参数存储至所述新区块，直至所述局部模型满足收敛条件为止。

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