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龙图腾网获悉中移(上海)信息通信科技有限公司;中移智行网络科技有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利一种联邦学习方法、装置、中心服务器和数据端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：CN116266283B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202111537430.3，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权一种联邦学习方法、装置、中心服务器和数据端是由周颖设计研发完成，并于2021-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种联邦学习方法、装置、中心服务器和数据端在说明书摘要公布了：本发明提供了一种联邦学习方法、装置、中心服务器和数据端，所述联邦学习方法包括：对多个数据端发送的第一训练模型参数进行融合计算，得到第一全局模型参数，向每个数据端发送第一全局模型参数和第一阈值；接收第二轮联邦学习的每个数据端进行重新计算的第二训练模型参数，得到第二全局模型参数；在第二全局模型参数与第一全局模型参数之间的差值小于预设值的情况下，确定第二全局模型参数为收敛的全局模型参数。本发明通过设定阈值，使数据端根据对应的阈值决定是否参加下一轮的联邦学习，可以剔除存在异常的数据端，实现既保证联邦学习最终的模型效果，又减少通信开销。

本发明授权一种联邦学习方法、装置、中心服务器和数据端在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习方法，其特征在于，应用于中心服务器，所述方法包括： 接收多个数据端中每个数据端发送的模型训练结果；所述模型训练结果包括第一训练模型参数； 对多个所述第一训练模型参数进行融合计算，得到第一轮联邦学习的全局模型参数，并向每个所述数据端发送第一轮联邦学习的第一全局模型参数和第一阈值； 接收参加第二轮联邦学习的每个数据端发送的根据第一轮联邦学习的第一全局模型参数和数据端数据量进行重新计算的第二训练模型参数，并对所述第二训练模型参数进行融合计算，得到第二轮联邦学习的第二全局模型参数；其中，是否参加第二轮联邦学习由数据端根据第一轮联邦学习的第一全局模型参数、第一训练模型参数以及第一阈值确定的； 在所述第二全局模型参数与所述第一全局模型参数之间的差值小于预设值的情况下，确定所述第二全局模型参数为收敛的全局模型参数； 其中，所述模型训练结果还包括：第一训练模型参数发送时间戳、数据端数据量以及物理机信息； 接收参加第二轮联邦学习的每个数据端发送的根据第一轮联邦学习的第一全局模型参数和数据端数据量进行重新计算的第二训练模型参数，包括： 在第二轮联邦学习的等待时长内，接收参加第二轮联邦学习的每个数据端发送的根据第一轮联邦学习的第一全局模型参数和数据端数据量进行重新计算的第二训练模型参数； 其中，所述第二轮联邦学习的等待时长是根据参加第一轮联邦学习的数据端对应的第一训练模型参数发送时间戳、第一训练模型参数达到时间戳、数据端数据量以及数据端物理机信息确定的。

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