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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利鲁棒去中心化协作学习方法及系统、计算机设备及介质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：CN118966384B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411441751.7，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权鲁棒去中心化协作学习方法及系统、计算机设备及介质是由李峰;王丽娜设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本鲁棒去中心化协作学习方法及系统、计算机设备及介质在说明书摘要公布了：本发明属于机器学习技术领域，涉及鲁棒去中心化协作学习方法及系统、计算机设备及介质。该方法包括：每个客户端利用本地数据及当前本地模型计算本地梯度信息；将当前本地模型发送给自己的邻居；每个客户端利用自身数据及邻居的本地模型计算对应的交叉梯度信息，并将该梯度传回给相应的邻居；每个客户端借助验证集来计算邻居及自身的夏普利值，确定聚合时的权重，并据此权重聚合本地梯度信息及交叉梯度信息，根据聚合后的梯度更新当前本地模型得到最新的本地模型；经过多次迭代直至达到预先设定的学习轮数或损失值达到规定阈值。本发明结合夏普利值技术，设计基于客户端贡献度的去中心化梯度加权机制，从而提高模型性能，加速模型的收敛。

本发明授权鲁棒去中心化协作学习方法及系统、计算机设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种鲁棒去中心化协作学习方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，本地模型处理图像数据；每个客户端利用本地数据及当前本地模型计算本地梯度信息；步骤二，根据通信拓扑结构，每个客户端将当前本地模型发送给自己的邻居；步骤三，每个客户端收到邻居的本地模型后，利用自身数据及邻居的本地模型计算对应的交叉梯度信息，并将该梯度传回给相应的邻居；步骤四，根据本地梯度信息及收到的交叉梯度信息，每个客户端借助验证集来计算邻居及自身的夏普利值，从而确定交叉梯度与本地梯度聚合时分配的权重；令表示个客户端的集合，表示客户端的包含自身的邻居集合，为合作博弈的特征函数，描述了中每组联合体对去中心化协作学习任务的贡献度，特征函数定义如下： ；其中，表示由每个客户端所保存的能够反映全局学习目标的验证数据集，为验证数据集样本数量，为指示函数，为第轮中由聚合本地模型得到的模型，，表示模型在数据样本上的预测结果；基于所述特征函数，客户端在第轮的夏普利值定义为： ；再通过归一化，得到区间内的夏普利值；用来度量客户端在第轮中贡献的训练数据的质量；根据得到的客户端的夏普利值，计算交叉梯度与本地梯度聚合时分配的权重： ；其中，为客户端在第轮中的权重值；为客户端与客户端之间的通信拓扑图对应的连接权重；步骤五，每个客户端根据分配的权重聚合本地梯度信息及交叉梯度信息，并根据聚合后的梯度更新当前本地模型得到最新的本地模型；重复步骤一至五，直至达到预先设定的学习轮数或损失值达到规定阈值内，停止学习。

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