发明专利已授权

基于多因子动态评估的联邦学习客户端选择方法

📄 申请号：CN202510602120.7 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2025-05-12

公开号

CN120106183B

公开日

2025-07-08

申请人

华东交通大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_098

IPC 分类号

G06N3_098 , G06F18_214 , G06F18_22 ,

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习分布式机器学习人工智能算法

应用场景

智慧城市, 医疗健康, 金融风控, 物联网, 移动终端协作

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摘要

本发明属于联邦学习技术领域，涉及基于多因子动态评估的联邦学习客户端选择方法，通过模型所有者计算当前状态下的客户端的积极因子，然后使用基于背包问题的参与者选择算法选择客户端参与到联邦学习中；客户端下载全局模型，使用本地数据集进行训练，并将训练好的本地模型发送到区块链上；客户端计算自己与其他客户端本地模型之间的余弦相似度，并以余弦相似度计算客户端之间的互信度；模型所有者会读取各个客户端之间的互信度，计算每个客户端的群体声誉；模型所有者根据客户端的本地模型评估客户端本轮训练中的努力值。本发明可从源头实现恶意节点过滤、惰性客户端激励与类不平衡缓解的协同优化，显著提升联邦学习系统的整体效能与安全性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种多模态人群计数方法及系统

当前第 / 件

一种理性交换协议处理方法、装置、设备及介质

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G06N3_00 G06N3_006 G06N3_008 G06N3_02 G06N3_04 G06N3_042 G06N3_043 G06N3_044 G06N3_0442 G06N3_045 G06N3_0455 G06N3_0464 G06N3_0475 G06N3_048 G06N3_049 G06N3_0495 G06N3_0499 G06N3_06 G06N3_063 G06N3_065 G06N3_067 G06N3_08 G06N3_082 G06N3_084 G06N3_086 G06N3_088 G06N3_0895 G06N3_09 G06N3_092 G06N3_094 G06N3_096 G06N3_098 G06N3_0985 G06N3_12 G06N3_126 覆盖35个领域

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