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龙图腾网获悉深圳前海微众银行股份有限公司申请的专利横向联邦模型构建优化方法、系统、设备、介质及产品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：CN115438807B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211282836.6，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权横向联邦模型构建优化方法、系统、设备、介质及产品是由范力欣;古瀚林;李开涞;杨强设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本横向联邦模型构建优化方法、系统、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种横向联邦模型构建优化方法、系统、设备、介质及产品，应用于参与方设备，包括：获取本地样本，通过将所述本地样本输入私有隐私保护模块，对所述本地样本进行基于周期性地样本变换，得到周期性变换样本；通过将所述周期性变换样本输入本地共享神经网络，对所述私有隐私保护模块和所述本地共享神经网络进行本地迭代训练优化；获取所述本地共享神经网络的本地网络参数，通过将所述本地网络参数上传至联邦服务器，对私有隐私保护模块和本地共享神经网络进行基于横向联邦学习的迭代优化。本申请解决了在进行数据隐私保护的前提下如何提升横向联邦建模过程中各参与方设备之间的通信效率的技术问题。

本发明授权横向联邦模型构建优化方法、系统、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种横向联邦模型构建优化方法，其特征在于，应用于参与方设备，所述横向联邦模型构建优化方法包括： 获取本地样本，通过将所述本地样本输入私有隐私保护模块，对所述本地样本进行基于周期性地样本变换，得到周期性变换样本； 通过将所述周期性变换样本输入本地共享神经网络，对所述私有隐私保护模块和所述本地共享神经网络进行本地迭代训练优化； 获取所述本地共享神经网络的本地网络参数，将所述本地网络参数上传至联邦服务器，其中，所述联邦服务器用于将各所述参与方设备上传的本地网络参数聚合为联邦网络参数； 接收所述联邦服务器下发的联邦网络参数，将所述本地共享神经网络的本地网络参数更新为所述联邦网络参数； 返回执行步骤：获取本地样本，通过将所述本地样本输入私有隐私保护模块，对所述本地样本进行基于周期性地样本变换，得到周期性变换样本，直至检测到横向联邦学习建模完毕； 其中，所述私有隐私保护模块包括私有周期性神经网络和私有噪声模块，所述私有周期性神经网络包括神经网络参数和周期性激活函数，所述周期性激活函数为周期函数； 所述通过将所述本地样本输入私有隐私保护模块，对所述本地样本进行基于周期性地样本变换，得到周期性变换样本的步骤包括： 依据所述神经网络参数，对所述本地样本进行样本映射，得到映射样本； 依据所述周期性激活函数，对所述映射样本进行周期性激活，得到所述周期性映射样本； 依据所述私有噪声模块，对所述周期性映射样本进行噪声附加，得到所述周期性变换样本。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳前海微众银行股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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