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龙图腾网恭喜天翼物联科技有限公司申请的专利一种模型增强训练方法、装置、电子设备及存储介质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：CN117979310B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202311848311.9，技术领域涉及：H04W16/22；该发明授权一种模型增强训练方法、装置、电子设备及存储介质是由常洁;林黛娣;严黎明;毕家瑜;黄海昆;项春林;陈正文;曾祥宇设计研发完成，并于2023-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型增强训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种模型增强训练方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取服务消费者的分析信息请求，将分析信息请求传输到多节点集群；根据分析信息请求，获取多个网络数据分析功能群组；并获取对应的机器学习模型；当是针对非共性成员的模型训练，基于获取的网络数据分析功能群组和对应的机器学习模型生成密钥；进而基于密钥获得加密样本；基于机器学习模型，结合加密样本获得融合机器学习模型；通过本地所有样本对融合机器学习模型进行模型训练，将训练完成的融合机器学习模型传输到每个网络数据分析功能群组；对每个机器学习模型进行更新迭代，直至达到预设条件。本发明能够高效进行模型增强训练，可广泛应用于数据处理技术领域。

本发明授权一种模型增强训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型增强训练方法，其特征在于，包括：获取服务消费者的分析信息请求，将所述分析信息请求传输到多节点集群；所述多节点集群包括若干网络数据分析功能群组；根据所述分析信息请求，从所述多节点集群中获取多个所述网络数据分析功能群组；并获取各个所述网络数据分析功能群组中的机器学习模型；当获取的多个所述网络数据分析功能群组中训练的所述机器学习模型是针对非共性成员的模型，基于获取的所述网络数据分析功能群组和对应的所述机器学习模型生成密钥；进而基于所述密钥获得加密样本；共性成员表征多个网络数据分析功能群组的共有用户，非共性成员即为共性成员的反义；基于获取的所述网络数据分析功能群组对应的所述机器学习模型，结合所述加密样本获得融合机器学习模型；通过本地所有样本对所述融合机器学习模型进行模型训练，并将训练完成的所述融合机器学习模型传输到所述多节点集群的每个所述网络数据分析功能群组；基于训练完成的所述融合机器学习模型对所述多节点集群的每个所述网络数据分析功能群组对应的所述机器学习模型进行更新迭代，直至达到预设条件。

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