本研究探索了量子联邦学习作为一个框架，通过分布式网络来训练量子机器学习模型的创新领域。我们提出的联邦量子神经网络框架将量子机器学习的特性与经典联邦学习的原理融合。实验证明，FedQNN框架在分布式环境中安全处理数据并促进合作学习，准确率始终保持在86%以上。我们的研究不仅确定了传统范式的局限性，还推动了量子机器学习领域的安全和协作创新。