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龍圖騰網獲悉浙江工業(yè)大學申請的專利一種基于神經通路的圖垂直聯(lián)邦數(shù)據(jù)增強方法與裝置獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114550737B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202210138124.0，技術領域涉及：G10L21/02；該發(fā)明授權一種基于神經通路的圖垂直聯(lián)邦數(shù)據(jù)增強方法與裝置是由陳晉音;黃國瀚;劉濤;李榮昌;俞山青;趙云波設計研發(fā)完成，并于2022-02-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于神經通路的圖垂直聯(lián)邦數(shù)據(jù)增強方法與裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于神經通路的圖垂直聯(lián)邦數(shù)據(jù)增強方法與裝置，首先構建具有獎勵機制的圖垂直聯(lián)邦學習框架；在訓練過程中，通過計算本地模型神經元激活值，根據(jù)其與模型每一層輸入的梯度關系，獲得本地模型的逆向神經通路，通過模型神經通路尋找有利于中心服務器模型性能的圖拓撲結構；再通過計算本地模型神經元激活值，根據(jù)其與模型每一層輸入的梯度關系，獲得本地模型的逆向神經通路，通過模型神經通路尋找有利于中心服務器模型性能的節(jié)點特征；然后基于尋找到的圖拓撲結構和節(jié)點特征，對本地數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)增強；最后將經過增強后的本地數(shù)據(jù)繼續(xù)用于圖垂直聯(lián)邦學習模型的訓練，從而提高本地參與方在圖垂直聯(lián)邦模型中的貢獻度。

本發(fā)明授權一種基于神經通路的圖垂直聯(lián)邦數(shù)據(jù)增強方法與裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于神經通路的圖垂直聯(lián)邦數(shù)據(jù)增強方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1，定義獎勵機制，基于若干本地模型參與方與一中心服務器組成圖垂直聯(lián)邦學習框架； 步驟S2，通過計算本地模型神經元激活值，根據(jù)其與本地模型每一層輸入的梯度關系，獲得本地模型的逆向神經通路，通過該逆向神經通路尋找圖拓撲結構； 步驟S3，基于步驟S2得到的逆向神經通路尋找有利于中心服務器模型性能的目標修改節(jié)點的節(jié)點特征； 步驟S4，基于步驟S2和步驟S3得到的圖拓撲結構和節(jié)點特征，對本地數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)增強。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人浙江工業(yè)大學，其通訊地址為：310014 浙江省杭州市下城區(qū)潮王路18號；或者聯(lián)系龍圖騰網官方客服，聯(lián)系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。