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龙图腾网恭喜广东工业大学申请的专利基于合同理论激励机制的联邦学习方法、系统及装置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：CN116862016B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202310765709.X，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于合同理论激励机制的联邦学习方法、系统及装置是由蒋丽;庄晓翀;邱汉鹏;张国榕;谢正昊;王思明;苏毅航设计研发完成，并于2023-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于合同理论激励机制的联邦学习方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于合同理论激励机制的联邦学习方法、系统及装置，该方法包括：获取初始模型参数；接收经过终端设备训练后的局部模型；对局部模型进行聚合并将聚合后的局部模型发送至其他接入点，进行全局模型参数的更新；将更新后的全局模型下发至终端设备并进行迭代学习，判断到满足迭代完成条件；将最终模型发送至边缘云服务器。该系统包括：接入点、边缘服务器和终端设备。该装置包括存储器以及用于执行上述基于合同理论激励机制的联邦学习方法的处理器。通过使用本发明，将边缘云服务器的全局聚合的任务分散给与其连接的所有接入点完成，可以缓解边缘云服务器的处理局部模型的压力。本发明可广泛应用于联邦学习领域。

本发明授权基于合同理论激励机制的联邦学习方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.基于合同理论激励机制的联邦学习方法，其特征在于，应用于接入点，包括：获取初始模型参数并下发至终端设备；接收经过终端设备训练后的局部模型；对局部模型进行聚合并将聚合后的局部模型发送至其他接入点，进行全局模型参数的更新，得到更新后的全局模型；将更新后的全局模型下发至终端设备并进行迭代学习，判断到满足迭代完成条件，得到最终模型；将最终模型发送至边缘云服务器；还包括边缘服务器的处理步骤，其具体包括：发布学习任务并初始化模型参数；接收到来自接入点的最终模型，依据合同理论对终端设备和DAG区块链网络进行激励；所述依据合同理论对终端设备和DAG区块链网络进行激励，其具体包括：基于迭代学习的过程，将终端设备分类，为分类后的终端设备提供合同，对训练后的局部模型进行评估，得到第一评估结果；根据第一评估结果对分类后的终端设备进行奖励；基于迭代学习的过程，将DAG区块链网络中的验证节点进行分类，为分类后的验证节点提供合同，对验证结果进行评估，得到第二评估结果；根据第二评估结果对分类后的验证节点进行奖励。

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