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龙图腾网获悉西南林业大学申请的专利一种基于区块链的联邦学习跨境贸易激励机制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：CN121071941B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511235441.4，技术领域涉及：G06F21/64；该发明授权一种基于区块链的联邦学习跨境贸易激励机制方法是由梁志宏;黄宇翔;秦明明;牛瑞丞;麻源源;戴维设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区块链的联邦学习跨境贸易激励机制方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于区块链的联邦学习跨境贸易激励机制方法，包括：当本地训练节点接收到局部模型训练任务，根据上一轮声誉值以及预设效用函数，执行局部模型的本轮训练，得到本地训练模型；将本地训练模型以及本轮训练成本参数上传至验证节点；验证节点验证本地训练模型，根据验证结果，更新本地训练节点的上一轮声誉值，得到本轮声誉值，并计算验证节点在本轮训练过程中的奖励值；根据验证结果、本轮声誉值，计算本地训练节点的奖励值；模型聚合节点将验证过的模型聚合，得到全局模型，计算模型聚合节点在本轮训练过程中的奖励值；将全局模型存入区块，更新模型账本。通过实施本方案，能够从源头上提升数据贡献，强化协作训练过程的可靠性。

本发明授权一种基于区块链的联邦学习跨境贸易激励机制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链的联邦学习跨境贸易激励机制方法，其特征在于，包括： 当本地训练节点接收到区块链网络下发的局部模型训练任务，根据上一轮声誉值以及预设效用函数，执行局部模型的本轮训练，得到本地训练模型； 本地训练节点将本地训练模型以及本轮训练成本参数上传至验证节点； 验证节点验证本地训练模型，根据验证结果，更新本地训练节点的上一轮声誉值，得到本轮声誉值，并根据验证过程中的工作量，计算验证节点在本轮训练过程中的奖励值； 验证节点根据验证结果、本轮声誉值以及本轮训练成本参数，计算本地训练节点在本轮训练过程中的奖励值； 验证节点向模型聚合节点提交验证通过的本地训练模型； 模型聚合节点将验证过的模型聚合，得到全局模型，并计算模型聚合节点在本轮训练过程中的奖励值； 将全局模型存入区块，更新模型账本； 根据上一轮声誉值以及预设效用函数，执行局部模型的本轮训练，得到本地训练模型，包括： 根据本地训练节点的上一轮声誉值以及上一轮数据贡献量，限制本轮训练过程中的数据贡献量； 在本轮训练过程中提供的数据贡献量范围内，以预设的效用函数最大化为目标，确定本轮训练过程中的数据贡献量； 根据本轮训练过程中的数据贡献量，执行局部模型的本轮训练，得到本轮训练模型； 计算模型聚合节点在本轮训练过程中的奖励值，包括： 其中，表示聚合节点的奖励值，表示签名通过的本地训练节点集合中投票通过的节点数量，R表示联邦学习中的奖励总预算； 预设的效用函数为： 其中，表示在第t轮节点j本地训练epoch的数量，表示训练节点j在t轮中的声誉值，R表示奖励总预算，是训练节点j在t轮次训练任务中的计算资源消耗，N表示本地训练节点总数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西南林业大学，其通讯地址为：650224 云南省昆明市盘龙区白龙寺300号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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