一种面向6G网络的基于分片区块链的大规模高效联邦学习方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明属于通信网络技术领域，公开了一种面向6G网络的基于分片区块链的大规模高效联邦学习方法，该方法将分片区块链与联邦学习结合，将6G设备进行分片，在分片链中采用异步联邦学习结合有向无环图共识算法并行提升学习效率，主链采用实用拜占庭容错共识保障最终一致性，并提出了基于最优分片的高效联邦学习算法，该算法分析了分片数量对于联邦学习训练、聚合时延以及区块链共识时延等影响，在保证安全的前提下，通过优化区块链分片个数提高系统的整体学习效率。本发明在不同恶意节点占比的情况下依然能保持较快的收敛速度，并且大规模节点下该算法的时延显著低于其他联邦学习与区块链结合的算法的时延。

《一种面向6G网络的基于分片区块链的大规模高效联邦学习方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2024104677965，当前法律状态为已下证，由南京邮电大学提出申请，发明人为朱晓荣;袁志伟，申请日期为2024-04-18，公开（公告）日期为2025-09-09，国际专利分类号（IPC）为 H04L 67/104 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明属于通信网络技术领域，公开了一种面向6G网络的基于分片区块链的大规模高效联邦学习方法，该方法将分片区块链与联邦学习结合，将6G设备进行分片，在分片链中采用异步联邦学习结合有向无环图共识算法并行提升学习效率，主链采用实用拜占庭容错共识保障最终一致性，并提出了基于最优分片的高效联邦学习算法，该算法分析了分片数量对于联邦学习训练、聚合时延以及区块链共识时延等影响，在保证安全的前提下，通过优化区块链分片个数提高系统的整体学习效率。本发明在不同恶意节点占比的情况下依然能保持较快的收敛速度，并且大规模节点下该算法的时延显著低于其他联邦学习与区块链结合的算法的时延。

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