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龙图腾网恭喜华东师范大学申请的专利一种基于协作学习的信息物理系统高效屏障证书生成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：CN114969838B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210570125.2，技术领域涉及：G06F21/64；该发明授权一种基于协作学习的信息物理系统高效屏障证书生成方法是由陈铭松;夏珺;胡铭;张毅设计研发完成，并于2022-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于协作学习的信息物理系统高效屏障证书生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于协作学习的信息物理系统高效屏障证书生成方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、对信息物理系统抽象建模成的约束连续系统中定义的约束条件进行形式化定义，获得系统域、初始状态集合、不安全状态集合，对上述集合分别进行高频采样和低频采样，生成用于获得屏障证书的训练数据；步骤二、利用低频采样获得的数据预训练初始模型，获得能够近似反映屏障证书的中间模型；步骤三、将步骤二中获得的中间模型作为初始模型，利用从节点进行协同学习，获得最终的屏障证书。本发明中的方法相对于现有的方法生成时间减少，生成成功率提高，而且可以为现阶段最先进的神经网络技术都无法处理的复杂系统合成屏障证书。

本发明授权一种基于协作学习的信息物理系统高效屏障证书生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于协作学习的信息物理系统高效屏障证书生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、对信息物理系统抽象建模成的约束连续系统中定义的约束条件进行形式化定义并获得系统域、初始状态集合和不安全状态集合，对上述集合分别进行高频采样和低频采样，生成用于获得屏障证书的训练数据；步骤一中，所述用于采样的集合包括系统域XD、初始状态集合XI和不安全状态集合XU；所述集合在高维复杂系统中存在约束；所述系统域XD是指约束连续系统所规定的所有系统区域；所述初始状态集合XI是指约束连续系统所规定的初始状态约束，即系统的起始状态；所述不安全状态集合XU是指约束连续系统所规定的不安全状态约束，即系统进入不安全集合，即系统进入危险或不安全状态；所述高维复杂系统中的约束利用下述公式进行编码，整体损失函数表示为： 其中，和分别是来自系统域、初始状态集合和不安全状态集合的有限采样数据；LD、LI和LU分别是关于系统域、初始状态集合和不安全状态集合的子损失函数；在整体损失函数表示方法中，LIx,τI＝ReLUWx+τI，其中，Wx是主节点和从节点都使用的神经网络，τI是一个大于等于0的极小非负常数，对于所有x∈TI，确保约束Wx≤0；LUx,τU＝ReLU-Wx+τU，其中，Wx是主节点和从节点都使用的神经网络，τU是一个大于0的正常数，确保所有x∈TU的约束Wx0； 其中，τD是一个大于0的公差，确保的严格否定性，对于所有x∈TD，要求τB指定Wx周围的上下界区域宽度；步骤二、利用低频采样获得的数据预训练初始模型，获得能够近似反映屏障证书的中间模型；步骤三、将步骤二中获得的中间模型作为初始模型，利用从节点进行协同学习，获得最终的屏障证书；步骤三中，将所述中间模型和从节点一起进行协同学习，协作学习开始时，主节点将预训练生成的中间模型分发给所有从节点进行初始化；在一轮协同学习中，所有从节点需要将每个训练周期中最新的局部训练信息发送给主节点进行知识聚合，并从主节点接收新模型进行局部模型更新；当总损失LCL-BC等于0或触发超时时停止，当总损失LCL-BC等于0时获得最终屏障证书，当触发超时时，获取屏障证书失败；所述总损失通过下述公式表示： 其中，L为损失函数，k为当前第k个从节点，N为从节点的总数。

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