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龙图腾网恭喜可链云(厦门)科技有限公司申请的专利一种基于区块链的分层联邦学习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：CN115378961B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202210980496.8，技术领域涉及：H04L67/1097；该发明授权一种基于区块链的分层联邦学习方法是由黄晓舸;吴雨航;尹宏博;刘真伟设计研发完成，并于2022-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区块链的分层联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于区块链的分层联邦学习方法，属于移动通信技术领域。基于用户数据Non‑IID程度对用户分组，以提高联邦学习准确率，降低网络总代价。首先，根据用户数据Non‑IID程度关联边缘服务器，提高边缘模型精度；其次，通过优化用户算力与通信资源分配，降低任务处理时延和能耗；然后，提出一种用户关联和资源分配联合优化算法ARO；最后，在聚合阶段，采用侧链技术将联邦学习的边缘模型存储于侧链区块中，从而降低共识时延。本方案在保证模型精度的前提下，有效降低系统时延与功耗。

本发明授权一种基于区块链的分层联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链的分层联邦学习方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：基于区块链的分层联邦学习；所述S1中，建立基于区块链的三层网络模型：1用户层，包括智能手机、可穿戴设备、私人计算机和智能终端；2边缘服务层，包括分布式边缘服务器；3中心云层，包括云服务器和发起任务请求的企业和机构；边缘服务器是部署在基站，为用户提供计算力服务；用户层由拥有本地训练数据的终端智能设备组成；终端设备拥有算力和通信能力，通过优化算力和功率分配降低系统总时延和能耗；云服务器拥有算力负责统筹协调分配任务；边云协同网络共同维护区块链；云服务器发布与任务信息相关的智能合约，边缘服务器执行智能合约；S2：用户数据Non-IID程度估计；所述S2中，对于用户n，dn，l为用户数据中类别为1的样本数量，Dn为用户本地数据集的样本总量；qnl＝dn，lDn表示任务类别1的样本数量在总样本数量中的占比；数据IID时ql＝1L，即该数据集拥有所有的任务类别，且样本数量均等；用户n的数据Non-IID程度表示为： S3：优化用户关联和资源分配；所述S3中，用户资源分配之前确定用户和边缘服务器的连接关系，边缘服务器优化关联用户选择，使得其Non-IID程度最小，针对优化用户关联，用户通过优化算法分配算力和传输功率，所述优化算法的目标是最小化网络总代价，包括同集合用户Non-IID程度、任务处理时延和任务处理能耗，对于用户n，计算时延为上传时延为计算能耗为上传能耗为优化目标如下所示： 其中为所有用户集合，为边缘服务器m覆盖范围内的用户集合，xn，m表示用户n与边缘服务器m的连接关系；α1，α2，α3为权值，基于不同的应用场景的具体需求设定；S4：基于区块链侧链降低共识时延；所述S4中，主链区块用于存储全局模型和与聚合全局模型有关的操作流程，侧链区块用于存储边缘模型。

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