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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利一种基于主链共识的DAG区块链的联邦学习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：CN121328774B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511760911.9，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种基于主链共识的DAG区块链的联邦学习方法是由杨宇项;陈玉玲;杜逆索;杨义先;李煌设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于主链共识的DAG区块链的联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于主链共识的DAG区块链的联邦学习方法，包括：在系统中设置边缘服务器作为静态全节点用于维护完整DAG区块链，车辆作为轻节点；车辆发起数据共享请求作为联邦学习任务，输入共享数据集及训练需求；车辆通过主链生成算法构建主链，并从主链最新叶子区块集合中选择聚合模型初始化本地模型，执行预设次数本地更新后将本地模型上传至对应边缘聚合器；边缘聚合器收集足够的本地模型，对其客户端集合进行加权聚合生成聚合模型，聚合后使用本地数据评估模型精度，并确定引用区块集合；边缘聚合器将本地模型集合所对应的交易集合与聚合模型一同打包，生成新区块。本发明可有效缓解异质性带来的偏差，提升全局训练过程的收敛性。

本发明授权一种基于主链共识的DAG区块链的联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于主链共识的DAG区块链的联邦学习方法，其特征在于，包括如下步骤： 在系统中设置边缘服务器作为静态全节点用于维护完整DAG区块链，车辆作为轻节点仅同步区块头并获取聚合模型用于本地训练，每辆车仅连接最近边缘服务器； 车辆发起数据共享请求作为联邦学习任务，输入共享数据集及训练需求； 车辆通过主链生成算法构建主链，并从主链最新叶子区块集合中选择聚合模型初始化本地模型，执行预设次数本地更新后将本地模型上传至对应边缘聚合器； 边缘聚合器收集足够的本地模型，对其客户端集合进行加权聚合生成聚合模型，聚合后使用本地数据评估模型精度，并确定引用区块集合； 边缘聚合器将本地模型集合所对应的交易集合与聚合模型一同打包，生成新区块； 所述车辆通过主链生成算法构建主链时将区块链表示为一个区块集合，是创世区块；每个区块由区块头和区块体组成； 除创世区块外，每个区块中的字段构成了一组指向前驱区块的边，用于表示聚合模型之间的迭代关系；这些边分为两类：父边和引用边；其中，父边是权重最大的一条边，代表当前区块中全局模型主要依赖的前驱模型来源；其余边为引用边，用于辅助记录其他被参考的模型区块； DAG中所有的父边共同构成一棵以创世区块为根的父树；在该父树中，从创世区块出发至某个叶子区块，选取一条路径作为主链； 所述主链的路径为：从创世区块开始，逐步向下遍历：在每一层中，统计其父边指向当前节点的子区块，选择其中权重最大的子区块作为下一个跳点，直至到达某个叶子区块。

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贵州大学，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市花溪区花溪大道南段2708号；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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