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龍圖騰網恭喜山東大學申請的專利魯棒去中心化協作學習方法及系統、計算機設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118966384B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411441751.7，技術領域涉及：G06N20/00；該發明授權魯棒去中心化協作學習方法及系統、計算機設備及介質是由李峰;王麗娜設計研發完成，并于2024-10-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本魯棒去中心化協作學習方法及系統、計算機設備及介質在說明書摘要公布了：本發明屬于機器學習技術領域，涉及魯棒去中心化協作學習方法及系統、計算機設備及介質。該方法包括：每個客戶端利用本地數據及當前本地模型計算本地梯度信息；將當前本地模型發送給自己的鄰居；每個客戶端利用自身數據及鄰居的本地模型計算對應的交叉梯度信息，并將該梯度傳回給相應的鄰居；每個客戶端借助驗證集來計算鄰居及自身的夏普利值，確定聚合時的權重，并據此權重聚合本地梯度信息及交叉梯度信息，根據聚合后的梯度更新當前本地模型得到最新的本地模型；經過多次迭代直至達到預先設定的學習輪數或損失值達到規定閾值。本發明結合夏普利值技術，設計基于客戶端貢獻度的去中心化梯度加權機制，從而提高模型性能，加速模型的收斂。

本發明授權魯棒去中心化協作學習方法及系統、計算機設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種魯棒去中心化協作學習方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟一，本地模型處理圖像數據；每個客戶端利用本地數據及當前本地模型計算本地梯度信息；步驟二，根據通信拓撲結構，每個客戶端將當前本地模型發送給自己的鄰居；步驟三，每個客戶端收到鄰居的本地模型后，利用自身數據及鄰居的本地模型計算對應的交叉梯度信息，并將該梯度傳回給相應的鄰居；步驟四，根據本地梯度信息及收到的交叉梯度信息，每個客戶端借助驗證集來計算鄰居及自身的夏普利值，從而確定交叉梯度與本地梯度聚合時分配的權重；令表示個客戶端的集合，表示客戶端的包含自身的鄰居集合，為合作博弈的特征函數，描述了中每組聯合體對去中心化協作學習任務的貢獻度，特征函數定義如下： ；其中，表示由每個客戶端所保存的能夠反映全局學習目標的驗證數據集，為驗證數據集樣本數量，為指示函數，為第輪中由聚合本地模型得到的模型，，表示模型在數據樣本上的預測結果；基于所述特征函數，客戶端在第輪的夏普利值定義為： ；再通過歸一化，得到區間內的夏普利值；用來度量客戶端在第輪中貢獻的訓練數據的質量；根據得到的客戶端的夏普利值，計算交叉梯度與本地梯度聚合時分配的權重： ；其中，為客戶端在第輪中的權重值；為客戶端與客戶端之間的通信拓撲圖對應的連接權重；步驟五，每個客戶端根據分配的權重聚合本地梯度信息及交叉梯度信息，并根據聚合后的梯度更新當前本地模型得到最新的本地模型；重復步驟一至五，直至達到預先設定的學習輪數或損失值達到規定閾值內，停止學習。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人山東大學，其通訊地址為：266200 山東省青島市即墨區濱海路72號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。