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龙图腾网获悉华能伊敏煤电有限责任公司申请的专利一种面向物联网协同智能的无线联邦分割学习算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：CN116887205B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202310846852.1，技术领域涉及：H04W4/30；该发明授权一种面向物联网协同智能的无线联邦分割学习算法是由赵耀忠;袁金祥;敖会清;张波;张集;郑安;李国鹏;张安萍;房圆武;王梓宇;温生设计研发完成，并于2023-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向物联网协同智能的无线联邦分割学习算法在说明书摘要公布了：一种面向物联网协同智能的无线联邦分割学习算法，涉及联邦分割学习领域，包括：边缘服务器构建设备调度优化模型，选择参与用户设备；判断参与用户设备局部模型参数是否为最新，如果不是最新则参与用户设备需从边缘服务器下载当前全局迭代训练的局部模型；反之不需要下载；执行前向传播、分割层数据上传、反向传播、梯度平均、分割层平均梯度下载与回传；信道质量最好的参与用户设备上传更新后局部模型至边缘服务器；重复上述步骤直至全局模型收敛或达到最大通信轮次限制。本发明可降低边缘服务器与参与用户设备之间频繁交互所导致的通信时延与传输能耗，可在保证学习性能的前提下有效克服参与用户设备训练所带来的异质性问题，降低系统能耗。

本发明授权一种面向物联网协同智能的无线联邦分割学习算法在权利要求书中公布了：1.一种面向物联网协同智能的无线联邦分割学习算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：边缘服务器依据系统最小化时延成本与能耗成本的加权代价之和构建设备调度优化模型，生成参与用户设备的调度策略，从而选择参与用户设备；所构建的设备调度优化模型为： Nmin≤m≤N 式中，表示第t个通信轮参与用户设备n参与调度索引，ρ1和ρ2分别表示时延成本与能耗成本的加权系数，τt和Et分别表示第t个通信轮所耗费的时延与能耗，m表示在第t个通信轮被选择的参与用户设备数量，Nmin表示在第t个通信轮被选择的参与用户设备数量的最小值限制，N表示参与用户设备的总数量，表示第t个通信轮参与用户设备n的信道状态；步骤S2：判断被选择的参与用户设备的局部模型参数是否为最新，如果不是最新，则被选择的参与用户设备需要从边缘服务器下载当前全局迭代训练的局部模型；如果是最新的，则不需要下载；步骤S3：执行前向传播、分割层数据上传、反向传播、梯度平均、分割层平均梯度下载与回传；S3.1：所有参与用户设备同时执行前向传播，得到分割层的输出结果，并将其与相应的样本标签上传到边缘服务器；S3.2：边缘服务器接收到分割层的输出结果后分别并行地执行前向传播与反向传播，然后边缘服务器对所有参与用户设备形成的梯度进行平均，并将平均后的结果回传给各参与用户设备，随后边缘服务器进行全局模型更新；边缘服务器接收到分割层的输出激活数据后并行执行前向传播与反向传播，然后边缘服务器对所有参与用户设备形成的分割层梯度进行平均得到并将平均后的结果回传给各参与用户设备，l表示分割层，且l＝1,2,…,L-1；边缘服务器进行全局模型更新，全局模型we,t更新的过程为： 式中，表示参与用户设备n的损失函数，η表征学习率，分别表示第t、t+1个通信轮参与用户设备n的被部署在边缘服务器端的高层模型，we,t+1表示t+1个通信轮所有参与设备聚合更新后的边缘服务器端模型；全局损失函数表达式为： 式中，w表示整个网络模型，表示为w＝{wu；we}，wu和we分别表示被部署在边缘设备端和边缘服务器端的模型，Fnw表示参与用户设备n的损失函数，其表示式为： 式中，表示参与用户设备n的局部数据集，局部数据集被表示为其中与分别表示局部数据集的大小、第i个输入数据样本和第i个输入数据样本的标签，Q表示第i个输入数据样本的维度，fxi,yi；w表示逐个数据样本的损失函数；S3.3：各参与用户设备接收到回传梯度后执行反向传播，然后进行局部模型更新；各参与用户设备接收边缘服务器下传回来的分割层平均梯度后执行反向传播，然后进行局部模型更新，局部模型更新的过程为： 式中，分别表示第t、t+1个通信轮参与用户设备n被部署在边缘设备端的低层模型，表示第t个通信轮参与用户设备n被部署在边缘设备端的低层模型参数的梯度，wu,t+1表示第t+1个通信轮所有参与用户设备聚合更新后的边缘设备端模型；S4：所有参与用户设备中信道质量最好的参与用户设备上传更新后的局部模型至边缘服务器；S5：重复步骤S1至步骤S4，直至全局模型收敛或达到最大通信轮次限制。

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