(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111305848.1 (22)申请日 2021.11.05 (71)申请人 海南火链科技有限公司 地址 571924 海南省澄迈县老城镇高新 技 术产业示范区海南生态软件园沃克公 园8830 (72)发明人 袁煜明　胡友龙　王震　 (74)专利代理 机构 北京中强智尚知识产权代理 有限公司 1 1448 代理人 吕梦雪 (51)Int.Cl. G06F 16/27(2019.01) G06F 30/27(2020.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于区块链的全局模型确定方法及装 置、 存储介质 (57)摘要 本申请公开了一种基于区块链的全局模型 确定方法及装置、 存储介质、 计算机设备， 该方法 包括： 确定参与本地训练的多个目标边缘设备节 点， 并向目标边缘设备节点发送本地训练指令， 以使目标边缘设备节点依据所述本地训练指令 得到目标边缘设备参数， 并将与目标边缘设备参 数对应的第一目标地址写入区块链网络； 基于每 个第一目标地址， 从所述目标边缘设备节点中获 取所述目标边缘设备参数， 并依据目标边缘设备 参数， 得到目标均值向量以及目标方差向量； 依 据目标均值向量以及所述目标方差向量， 确定目 标全局参数， 并基于所述目标全局参数， 得到目 标全局模型， 将所述目标全局模 型写入所述区块 链网络， 并广播给所述区块链网络中的节点。 权利要求书2页 说明书13页 附图4页 CN 114185988 A 2022.03.15 CN 114185988 A 1.一种基于区块链的全局模型确定方法， 应用于聚合节点， 其特 征在于， 包括： 确定参与本地训练的多个目标边缘设备节点， 并向所述目标边缘设备节点发送本地训 练指令， 以使所述 目标边缘设备节点依据所述本地训练指令得到目标边缘设备参数， 并将 与所述目标边 缘设备参数对应的第一目标地址写入区块链网络； 基于每个所述第一目标地址， 从所述目标边缘设备节点中获取所述目标边缘设备参 数， 并依据所述目标边 缘设备参数， 得到目标均值向量以及目标 方差向量； 依据所述目标均值向量以及所述目标方差向量， 确定目标全局参数， 并基于所述目标 全局参数， 得到目标全局模 型， 将所述目标全局模 型写入所述区块链网络， 并广播给所述区 块链网络中的节点。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述依据所述目标边缘设备参数， 得到目 标均值向量以及目标 方差向量， 具体包括： 依据所述目标边缘设备参数， 确定与所述目标边缘设备节点对应的目标矩阵， 其中， 所 述目标矩阵的列数与所述目标边缘设备节点的数量一致， 所述目标矩阵的行数与任一所述 目标边缘设备参数的维度一 致， 任意所述目标边 缘设备参数对应的维度相同； 基于所述目标矩阵， 确定所述目标矩阵中任一行 元素对应的行均值； 将所述目标矩阵中的任一行元素分别减去对应的所述行均值， 得到目标距离矩阵， 并 基于所述目标距离矩阵， 得到目标均值向量以及目标 方差向量。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述依据所述目标均值向量以及所述目标 方差向量， 确定目标全局参数， 具体包括： 基于所述目标均值向量以及所述目标方差向量， 通过预设随机算法得到目标随机数向 量， 并基于所述目标随机数向量以及所述目标均值向量， 确定目标全局参数。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述目标全局参数， 得到目标全 局模型， 具体包括： 通过所述目标全局参数， 更新所述聚合节点中预设全局模型对应的预设全局参数， 得 到更新全局模型； 通过预设测试集对所述更新全局模型进行测试， 并统计测试准确率； 当所述测试准确率小于或等于预设准确率阈值 时， 将所述更新全局模型作为所述目标 全局模型； 当所述测试准确率大于所述预设准确率阈值时， 重新确定所述目标全局参数。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述当所述测试准确率大于所述预设准确 率阈值时， 重新确定所述目标全局参数， 具体包括： 当所述测试准确率大于所述预设准确率阈值 时， 将所述目标全局参数对应的第 二目标 地址写入所述区块链网络， 并将所述第二 目标地址广播给所述 目标边缘设备节点， 以使所 述目标边缘设备节点基于所述第二目标地址获取所述目标全局参数， 并基于所述目标全局 参数更新所述目标边 缘设备参数； 获取更新后的所述目标边 缘设备参数， 重新确定所述目标全局参数。 6.一种基于区块链的全局模型确定方法， 应用于目标边缘设备节点， 其特征在于， 包 括： 接收聚合节点发送的本地训练指令， 从区块链网络中下 载预设全局模型；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114185988 A 2基于预设本地数据， 对所述预设全局模型进行训练， 当训练完毕后得到目标边缘设备 参数， 并生成与所述目标边 缘设备参数对应的第一目标地址； 将所述第一目标地址写入所述 区块链网络， 以使所述聚合节点依据所述第 一目标地址 获取所述目标边缘设备参数， 基于所述目标边缘设备参数得到目标均值向量以及目标方差 向量， 依据所述目标均值向量以及所述目标方差向量， 确定目标全局参数， 并基于所述目标 全局参数， 得到目标全局模 型， 将所述目标全局模 型写入所述区块链网络， 并广播给所述区 块链网络中的节点。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 实时监听所述聚合节点， 并当监听到所述聚合节点广播第二目标地址后， 基于所述第 二目标地址， 从所述聚合节点中获取 所述目标全局参数； 依据所述目标全局参数更新所述目标边缘设备节点中所述预设全局模型对应的预设 全局参数， 并依据所述预设本地数据对更新后的所述预设全局模型进行训练， 当训练完毕 后更新所述目标边 缘设备参数。 8.一种基于区块链的全局模型确定装置， 应用于聚合节点， 其特 征在于， 包括： 节点确定模块， 用于确定参与本地训练的多个目标边缘设备节点， 并向所述目标边缘 设备节点 发送本地训练指 令， 以使所述目标边缘设备节点依据所述本地训练指 令得到目标 边缘设备参数， 并将与所述目标边 缘设备参数对应的第一目标地址写入区块链网络； 参数获取模块， 用于基于每个所述第一目标地址， 从所述目标边缘设备节点中获取所 述目标边缘设备参数， 并依据所述 目标边缘设备参数， 得到目标均值向量以及目标方差 向 量； 模型确定模块， 用于依据所述目标均值向量以及所述目标方差向量， 确定目标全局参 数， 并基于所述目标全局参数， 得到目标全局模型， 将所述目标全局模型写入所述区块链网 络， 并广播给 所述区块链网络中的节点。 9.一种存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处理器执行 时实现权利要求1至7中任一项所述的方法。 10.一种计算机设备， 包括存储介质、 处理器及存储在存储介质上并可在处理器上运行 的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一 项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114185988 A 3