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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利基于联邦学习的双区块链数据共享和声誉管理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：CN116128069B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202211612645.1，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于联邦学习的双区块链数据共享和声誉管理方法是由甘臣权;肖星海;祝清意设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习的双区块链数据共享和声誉管理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于联邦学习的双区块链数据共享和声誉管理方法，属于计算机技术领域。该方法包括：1获得初始声誉；2根据声誉从RIchain上选择节点到MQchain上进行联邦学习并更新参数；3在MQchain上部署带阈值的PoQ，通过阈值排除更新质量低的节点参与联邦学习参数聚合，并选择更新质量最高的节点作为挖矿节点；4根据聚合表现，RIchain利用声誉评估、激励和索引查询机制对节点进行声誉更新并给予激励；5RIchain使用PoW选择挖矿节点打包节点的声誉、激励信息并存储。本发明能提高联邦学习的训练质量，避免单点故障、投毒攻击等问题，同时能够对参与联邦学习的节点进行声誉管理并给予激励。

本发明授权基于联邦学习的双区块链数据共享和声誉管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的双区块链数据共享和声誉管理方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1：参与数据共享的节点在RIchain上进行身份注册，并且获得初始声誉；其中，RIchain表示声誉激励区块链；S2：根据声誉从RIchain上选择节点到MQchain上进行联邦学习，并在MQchain上存储模型更新参数；其中，MQchain表示模型质量区块链；S3：在MQchain上部署带阈值的PoQ，该PoQ通过阈值排除更新质量低的节点参与联邦学习参数聚合，并选择更新质量最高的节点作为MQchain的挖矿节点；重复训练，直到全局模型达成目标；其中，PoQ表示质量证明共识；S4：根据参与节点在MQchain上参与聚合的表现，RIchain利用声誉评估、激励和索引查询机制对节点进行声誉更新并给予激励；S5：RIchain使用PoW选择挖矿节点打包节点的声誉、激励信息并存储，便于下次联邦学习任务选择高声誉节点参与；其中，PoW表示工作量证明共识。

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