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龙图腾网恭喜青岛理工大学申请的专利一种基于区块链的半异步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：CN118780399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411273181.5，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种基于区块链的半异步联邦学习方法是由王金龙;杨兴涛;刘镇宇;赵浩然;赵小琪;翟伟伟;张媛媛;熊晓芸;孟凡云;王超设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区块链的半异步联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明涉及联邦学习技术领域，公开了一种基于区块链的半异步联邦学习方法，包括如下步骤：创建一个全局模型A，并进行初始化；客户端提取全局模型A并在本地数据上训练，生成更新后的模型参数；然后生成新的全局模型B，并将其打包到新区块中；采用NDP‑Kmeans聚类算法，进行聚类分组；分组完成后，将全局模型B分发到各个客户端组；组内客户端使用全局模型B在本地数据上进行模型更新；将最新的全局模型打包成一个区块，并将其上传至区块链网络并进行共识，循环执行直到全局模型收敛，达到预期的性能指标，或者训练过程达到预设的最大轮次。本发明的方法在保持模型更新质量的同时，大幅提升了联邦学习在设备异构环境中的总体效率。

本发明授权一种基于区块链的半异步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半异步联邦学习方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，由任务发布者创建一个全局模型A发布到区块链网络，并根据预设的初始参数对其进行初始化；步骤2，客户端从区块链网络提取全局模型A并在本地数据上训练，生成更新后的模型参数；客户端将这些模型参数打包上传至区块链网络；智能合约接收后自动聚合各客户端的模型参数，生成新的全局模型B，并将其打包到新区块中；同时客户端还将各自的基本信息均保存至同一个聚类轮次文件中，为后续的聚类分组提供基础数据；步骤3，采用NDP-Kmeans聚类算法，根据聚类轮次文件中保存的客户端的基本信息进行聚类分组；分组完成后，将全局模型B分发到各个客户端组；步骤4，组内客户端使用全局模型B在本地数据上进行模型更新，训练的同时，将客户端基本信息记录至不同聚类轮次文件中；对于模型偏移程度不超过阈值的组，则该组客户端的本地模型使用异步更新方式与当前全局模型聚合更新，并重新分发给当前组内的客户端；若某个组内客户端的本地模型偏移程度超过阈值，则将所有组的客户端停止训练，且不进行模型聚合，直接将所有组客户端的本地模型同步更新为当前全局模型，并根据当前最新的聚类轮次文件再次对所有的客户端执行聚类分组，再创建新的聚类轮次文件；步骤5，在每一轮模型更新完成后，将最新的全局模型打包成一个区块，并将其上传至区块链网络；最新的区块被上传至区块链网络后，所有参与节点通过共识机制对最新区块的有效性进行验证，并就此达成一致；达成共识后，区块将被正式添加至区块链网络中，成为系统中唯一认可的模型版本；这个最新的全局模型将供客户端组在下一轮的训练中使用；步骤6，循环执行步骤4和步骤5，直到全局模型收敛，达到预期的性能指标，或者训练过程达到预设的最大轮次；步骤2中，客户端的基本信息包括计算能力时间开销、通信能力时间开销以及模型偏移程度；客户端在收到全局模型后记为时间，模型开始训练时间为，模型结束训练时间，将模型打包上传至区块链网络的时间为，为客户端所花费的总时间，包括计算能力时间开销和通信能力时间开销；为客户端训练模型所花费的时间，即计算能力时间开销；模型偏移程度通过比较全局模型和客户端本地模型的范数来体现，范数是模型参数向量之间的差异度量，计算方式为： ；其中，表示客户端本地模型与全局模型之间的范数，即两个模型之间的差异程度，表示客户端模型的参数向量，表示全局模型的参数向量，n是参数向量的维度；步骤3的具体方法如下：Step1：使用客户端训练时保存的基本信息作为聚类数据集，聚类数据集由客户端的计算能力时间开销、通信能力时间开销以及模型偏移程度组成；Step2：定义客户端对象的密度，使用自然邻居来计算密度，自然邻居通过自适应搜索最近邻和记录反向邻居信息得到；Step3：使用基于邻居的距离来计算自然密度峰之间的图距离，图距离结合了客户端的性能数据，使得在高计算能力、高通信能力和低模型偏移的客户端之间的图距离更小；Step4：选择密度最大的自然密度峰作为第一个中心，然后从已选中心中选择图距离最大的自然密度峰作为新中心，直到达到所需的中心数量；中心选择过程中，优先选择具有高计算能力和高通信能力的客户端；Step5：根据图距离计算各个组的成员分配，使得组内客户端的距离更小。

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