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龍圖騰網恭喜浙江工商大學;浙江省新型互聯網交換中心有限責任公司申請的專利基于聯邦貝葉斯學習的算力網絡中異常數據識別方法及裝置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：CN119089368B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02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：202411575539.X，技術領域涉及：G06F18/2433；該發明授權基于聯邦貝葉斯學習的算力網絡中異常數據識別方法及裝置是由李傳煌;徐韓逸;顧晨輝;馬博;湯中運設計研發完成，并于2024-11-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于聯邦貝葉斯學習的算力網絡中異常數據識別方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于聯邦貝葉斯學習的算力網絡中異常數據識別方法及裝置，在算力網絡架構下，基于貝葉斯神經網絡構建去中心化聯邦學習框架，該框架下每個算力節點都具有多種算力屬性；首次訓練選擇數據量豐富且計算能力強的算力節點作為起始訓練節點，完成訓練后利用內在可解釋性，分析出輸入層影響最大的特征。根據算力屬性評估，選擇出下一個參與訓練的算力節點，將關鍵特征傳遞給改算力節點對其先驗分布進行對應調整，再進行訓練。重復操作直至模型收斂，性能穩定。本發明既利用了算力網絡中算力節點的調度，提高資源利用率，又保證了數據的隱私性。此外，本發明還充分發揮了貝葉斯神經網絡的抗擬合性以及可解釋性，保證了深度學習準確性。

本發明授權基于聯邦貝葉斯學習的算力網絡中異常數據識別方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于聯邦貝葉斯學習的算力網絡中異常數據識別方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：（1）構建算力網絡，以持有數據集的獨立用戶終端作為算力節點，參與聯邦學習；（2）依據數據量和計算能力確定起始訓練算力節點，算力節點完成本地訓練后通過貝葉斯神經網絡分析并識別出對貝葉斯神經網絡輸入層影響最大的特征通道及其方差；并評估算力能力以及網絡狀況選擇出下一個參與訓練的算力節點，將特征通道信息與方差數據傳遞給該算力節點；（3）參與訓練的算力節點根據接收到特征通道信息和方差數據，調整本地先驗分布的對應通道的方差后，再按照步驟（2）的方式進行本地學習訓練和傳遞特征通道信息與方差數據給下一個參與訓練的算力節點；（4）不斷重復（3）迭代過程，直至算力節點上的本地損失函數值收斂，將貝葉斯神經網絡參數發送到所有算力節點，得到訓練完成的最終神經網絡模型，輸入實時數據，通過模型預測的數據類型判斷數據是否存在異常。

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浙江工商大學;浙江省新型互聯網交換中心有限責任公司，其通訊地址為：310012 浙江省杭州市西湖區教工路149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”。