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龙图腾网获悉北京电子科技学院申请的专利一种基于模分量同态的密文手写体识别神经网络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：CN118570815B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202410797639.0，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权一种基于模分量同态的密文手写体识别神经网络训练方法及系统是由李晓东;杨舒雅;金鑫;高贺贺;冯夏梦;虎光宇;朱晓鹏设计研发完成，并于2024-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模分量同态的密文手写体识别神经网络训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模分量同态的密文手写体识别神经网络训练方法及系统，该方法包括：使用模分量同态加密库对MNIST手写体的明文数据集进行加密预处理；构建深度为9层的密文神经网络，对密文神经网络进行模分量同态加密库的适配改造；采用密文数据对密文神经网络进行训练，在基于同态加密的密文训练中包括前向传播与反向传播；其中，在反向神经网络的传播过程中，计算并反向传回梯度，更新权重值和偏置值，采用正则化参数防止过拟合；完成梯度下降和参数更新，获得训练后的密文手写体识别神经网络模型。本发明实现了在加密域中高效、准确地训练神经网络，并成功应用于手写体识别任务，显著提升了密文训练效率，同时确保了数据隐私的保护。

本发明授权一种基于模分量同态的密文手写体识别神经网络训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于模分量同态的密文手写体识别神经网络训练方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、使用模分量同态加密库对MNIST手写体的明文数据集进行加密预处理，将明文数据转换为密文数据；S2、构建深度为9层的密文神经网络，对所述密文神经网络进行模分量同态加密库的适配改造；S3、采用所述密文数据对所述密文神经网络进行训练，在基于同态加密的密文训练中包括前向传播与反向传播；其中，在反向神经网络的传播过程中，计算并反向传回梯度，更新权重值和偏置值，采用正则化参数防止过拟合；S4、完成梯度下降和参数更新，获得训练后的密文手写体识别神经网络模型其中，所述步骤S2具体包括：构建深度为9层的密文神经网络，包括3个卷积层、3个激活层、2个池化层和1个全连接层；根据输入图像到输出图像类别的顺序，第一卷积层、第一激活层、第一池化层、第二卷积层、第二激活层、第二池化层、第三卷积层、第三激活层、全连接层依次连接；在卷积层中使用模分量同态加密库进行同态加法和同态乘法操作，使用连接表减少盲乘操作次数；所述连接表用于判断当前卷积核与上一层的某个特征图是否有连接关系；将最大池化层替换为平均池化层，将平均池化层中的除以4的操作转换为同态乘以0.25；优化激活层，采用导数扩展的拉格朗日插值多项式逼近激活函数，在每个卷积层后设置近似多项式激活层。

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