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龙图腾网恭喜北京邮电大学申请的专利面向物联网中基于区块链技术的联邦学习能效优化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：CN116055488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202310037908.9，技术领域涉及：H04L67/10；该发明授权面向物联网中基于区块链技术的联邦学习能效优化方法是由刘宜明;张家祥;秦晓琦;张平设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向物联网中基于区块链技术的联邦学习能效优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向物联网中基于区块链技术的联邦学习能效优化方法，考虑到物联网中异构设备之间的去中心化联邦学习范例，建立一个基于区块链的联邦学习框架，其中所有的物联网设备都有机会以去中心化的方式参与联邦学习模型的构建过程。在框架中，设计了一种针对局部模型基于委员会机制的本地模型动态聚合方式来解决恶意节点的问题，提升了联邦学习模型性能。此外，针对面向物联网中联邦学习和区块链联合的资源分配，量化了基于区块链技术联邦学习的时延和能耗，提出联合信道分配、区块链主节点选择及区块大小调整的优化方法，在保证联邦学习性能的同时降低系统的能耗。

本发明授权面向物联网中基于区块链技术的联邦学习能效优化方法在权利要求书中公布了：1.面向物联网中基于区块链技术的联邦学习能效优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1联邦学习任务发布：联邦学习请求者首先在区块链系统中注册并发布相关训练任务内容，任务内容包括总训练轮次和任务总奖励，副节点验证通过后，将初始模型上传至区块链主节点；区块链节点由基站附属的服务器构成，区块链节点分为主节点和副节点，主节点产生新的区块，副节点验证新产生的区块并达成共识；S2用户选择：用户在平台上查看任务内容后决定是否参与联邦学习的训练，有愿意的用户将他们的物联网设备注册为联邦学习节点，联邦学习节点由物联网设备构成，分为普通节点和委员会节点，普通节点只承担本地模型的训练，委员会节点不仅承担本地模型训练，还承担对所有联邦学习节点上传的本地模型及全局模型进行验证评分的任务；S3模型训练：采用迭代方法对本地模型进行训练和对委员会节点进行更新，经过所需轮次，联邦学习请求者通过检索区块获得最后一个全局模型，接着联邦学习请求者和所有联邦学习节点在平台上注销登陆；S4模型效能优化：量化基于区块链技术联邦学习的时延和能耗，采用信道分配、区块链主节点选择及区块大小调整的联合优化，来降低系统能耗。

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