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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学申请的专利一种联邦学习训练加速方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：CN115408151B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202211014211.1，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种联邦学习训练加速方法是由张伟哲;王德胜;林军任;韩啸;范庆阳;何慧;方滨兴设计研发完成，并于2022-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种联邦学习训练加速方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种联邦学习训练加速方法。该方法包括：边缘设备根据初始模型参数构建局部模型，根据动态分层决策算法计算获得边缘设备与边缘服务器的训练任务；边缘设备和边缘服务器根据训练任务分别构建前端模型和后端模型，协同训练前端模型和后端模型，获得局部模型参数发送至边缘服务器；边缘服务器根据各个边缘设备发送的局部模型参数进行中间聚合，获得中间模型参数并发送至中心云；中心云根据各个边缘服务端发送的中间模型参数更新全局模型，并将更新后的全局模型的模型参数发送至各个边缘服务器，迭代更新全局模型直至全局模型收敛。本发明的有益效果：保证联邦学习训练准确度的同时，提高联邦学习训练效率。

本发明授权一种联邦学习训练加速方法在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习训练加速方法，其特征在于，包括： 中心云构建全局模型及所述全局模型对应的初始模型参数，将所述初始模型参数发送至边缘服务器； 所述边缘服务器接收所述初始模型参数，并将所述始模型参数发送至边缘设备； 所述边缘设备根据所述初始模型参数构建局部模型，根据动态分层决策算法计算获得所述边缘设备与所述边缘服务器的训练任务，其中，所述训练任务为所述局部模型的分层比例； 所述根据动态分层决策算法计算获得所述边缘设备与所述边缘服务器的训练任务包括： 获取所述边缘设备中所述局部模型的单条样本的平均训练时间，比较所述单条样本的平均训练时间与历史平均训练时间，若所述单条样本的平均训练时间大于所述历史平均训练时间的预设倍数，且持续预设次数，则根据动态分层决策算法，重新计算获得所述边缘设备与所述边缘服务器的训练任务； 所述根据动态分层决策算法，重新计算获得所述边缘设备与所述边缘服务器的训练任务包括： 获取所述边缘设备的状态信息，根据所述状态信息，利用基于强化学习的动态分层策略计算获得所述边缘设备与所述边缘服务器下一时刻的所述训练任务，其中，所述状态信息包括单轮所述边缘设备训练中训练总时间、所述边缘设备的训练时间、网络传输时间、所述边缘服务器训练时间占总训练时间的比例和该时刻训练分层策略； 所述边缘设备和所述边缘服务器根据所述训练任务分别构建前端模型和后端模型，所述边缘设备和所述边缘服务器根据数据集协同训练所述前端模型和所述后端模型，获得局部模型参数，将所述局部模型参数发送至所述边缘服务器； 所述边缘服务器根据各个所述边缘设备发送的所述局部模型参数进行中间聚合，获得中间模型参数，并将所述中间模型参数发送至所述中心云； 所述中心云根据各个所述边缘服务端发送的所述中间模型参数更新所述全局模型，并将更新后的所述全局模型的模型参数发送至各个所述边缘服务器，返回执行所述边缘服务器向所述边缘设备发送所述模型参数的步骤，迭代更新所述全局模型直至所述全局模型收敛。

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