发明专利已授权

基于泛化参数的安全聚类联邦学习方法及系统

Name: 基于泛化参数的安全聚类联邦学习方法及系统
Brand: 济南大学,山东正中信息技术股份有限公司
SKU: 2025118316172
Availability: InStock

📄 申请号：CN202511831617.2 📄 发布日：2026/06/25

著录项目信息

申请日

2025-12-08

公开号

CN121257784B

公开日

2026-03-24

申请人

济南大学,山东正中信息技术股份有限公司

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N20_00

IPC 分类号

G06N20_00 , G06F18_23213 , G06F21_62 ,

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习隐私计算聚类分析

应用场景

跨机构联合建模, 隐私保护数据协作, 用户分群分析, 金融风控, 医疗健康数据分析

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明涉及联邦学习技术领域，具体为基于泛化参数的安全聚类联邦学习方法及系统，其中，客户端基于本地数据集对全局模型进行训练期间，根据本地数据集的数据分布，生成与本地模型中待上传参数维度相同的噪声向量，并与本地模型中的至少一部分参数叠加得到加噪模型参数；服务器接收多个客户端的加噪模型参数，计算任意两个客户端之间的参数相似度并构建邻近度矩阵；通过对所有客户端进行聚类和分组聚合，生成对应的簇级全局模型参数并下发给相应簇中的各个客户端实现全局模型更新。利用与本地数据分布相关联的噪声来保护隐私，并基于加噪后的参数进行聚类，使得噪声在聚类时被“抵消”，在保护隐私的同时不损害模型性能。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN121257784B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

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当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：84 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

王**¥-10万

李** 企业¥-8万

陈**¥-3万

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