一种联邦学习激励方法、系统、介质、设备、终端及应用（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明属于联邦学习系统优化技术领域，公开了一种联邦学习激励方法、系统、介质、设备、终端及应用，构建基于连续零行列式策略的联邦学习系统，量化设备和服务器的策略，计算效用函数与预期效用；利用连续策略场景下的零行列式策略，控制联邦学习参与设备与服务器的预期收益满足线性关系；以联邦学习社会福利最大化为最优目标，保证仅在设备与服务器充分合作的情况下才能使得效用最大化；求解优化问题，并根据找到的最优策略完成联邦学习激励机制算法的设计。本发明能够吸引移动设备参与并贡献其高精度数据，显著改善计算复杂度和完成联邦学习的时间，有利于自适应地激励联邦学习参与者的贡献，完成联邦学习模型训练任务并设计最优响应策略。

《一种联邦学习激励方法、系统、介质、设备、终端及应用（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 2023105763817，当前法律状态为已下证，由浙江师范大学提出申请，发明人为杨宝森;唐长兵;胡兆龙;张尧;林飞龙，申请日期为2023-05-17，公开（公告）日期为2026-05-19，国际专利分类号（IPC）为 G06N 20/00 (2019.01)，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：本发明属于联邦学习系统优化技术领域，公开了一种联邦学习激励方法、系统、介质、设备、终端及应用，构建基于连续零行列式策略的联邦学习系统，量化设备和服务器的策略，计算效用函数与预期效用；利用连续策略场景下的零行列式策略，控制联邦学习参与设备与服务器的预期收益满足线性关系；以联邦学习社会福利最大化为最优目标，保证仅在设备与服务器充分合作的情况下才能使得效用最大化；求解优化问题，并根据找到的最优策略完成联邦学习激励机制算法的设计。本发明能够吸引移动设备参与并贡献其高精度数据，显著改善计算复杂度和完成联邦学习的时间，有利于自适应地激励联邦学习参与者的贡献，完成联邦学习模型训练任务并设计最优响应策略。

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