一种基于区块链的激励优化去中心化联邦学习方法

本发明涉及一种基于区块链的激励优化去中心化联邦学习方法，尤其是一种基于区块链技术的联邦学习系统。该系统旨在解决现有联邦学习方法中存在的单点故障、隐私泄露和缺乏信任机制的问题。本发明包括客户端模型发布、基于区块链的模型参数共享、节点局部信誉评价与全局激励机制。其特征在于通过引入区块链的分布式账本，实现各节点间的数据隐私保护和协作信任。通过本发明的实施，可提升联邦学习的去中心化程度与安全性，同时提高模型训练的准确性和鲁棒性。本发明适用于数据分布广泛且隐私保护需求较高的场景，如医疗健康、金融分析和工业物联网等领域。