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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于异构系统的分割联邦学习模型训练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：CN119312947B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202411728336.X，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权一种基于异构系统的分割联邦学习模型训练方法是由滕颖蕾;满毅;张勇;胡刚;孙昀瑞;滕俊杰;孙博雅;孙家辰;闫富航;于欣雨设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于异构系统的分割联邦学习模型训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于异构系统的分割联邦学习模型训练方法，该系统包括多个客户端、一个中心服务器和一个边缘服务器。全局模型基于每个客户端设备条件分割客户端局部模型和服务器局部模型并分别部署到对应客户端和中心服务器。每轮训练中客户端并行训练，将本地数据前向传播输出粉碎数据并传输至中心服务器的服务器局部模型继续前向传播得到损失值，再反向传播梯度以更新服务器局部模型和客户端局部模型的参数。各客户端将更新后的模型传至边缘服务器，边缘服务器和中心服务器完成公共层的参数交换后进行模型聚会，生成全局客户端模型和全局服务器模型。全局客户端模型按每个客户端分割点向客户端分发客户端局部模型。本发明能适应异构设备的设备条件，提高模型训练效率。

本发明授权一种基于异构系统的分割联邦学习模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于异构系统的分割联邦学习模型训练方法，其特征在于，所述异构系统包括多个客户端、一个中心服务器和一个边缘服务器；将全局模型基于每个客户端的设备条件分割为适应每个客户端的客户端局部模型以及相对应的服务器局部模型；所述客户端局部模型用于部署在对应客户端，所述服务器局部模型用于部署在所述中心服务器；其中，每个客户端的设备条件包括客户端的设备存储资源、计算频率和信道条件，利用所述异构系统运行的历史数据，基于每个客户端的设备条件，以最小化训练总时延为目标确定每个客户端分割所述全局模型的最佳分割点；该训练方法包括以下步骤： 在每轮训练过程中，所有客户端并行执行所述客户端局部模型的训练，部署在每个客户端的所述客户端局部模型利用每个客户端本地数据构建的训练样本集进行前向计算，输出粉碎数据； 每个客户端将所述粉碎数据和所述训练样本集的标签传输至所述中心服务器的所述服务器局部模型进行前向计算，输出预测值；基于所述预测值与所述标签计算每个客户端对应的损失值； 根据所述损失值计算每个服务器局部模型输出层的梯度，将所述梯度在所述服务器局部模型进行反向传播，得到所述粉碎数据的梯度并回传至对应客户端； 每个客户端的所述客户端局部模型将所述粉碎数据的梯度进行反向传播，以更新所述客户端局部模型的参数； 待所有客户端局部模型完成更新后，将更新后的所有客户端局部模型传输至所述边缘服务器； 将所述全局模型中包含所有客户端在所述全局模型中对应分割点位置的网络层设定为公共层；所述边缘服务器汇集更新后的所有客户端局部模型中涉及所述公共层的参数，所述中心服务器汇集所有完成反向传播后服务器局部模型中涉及所述公共层的参数，将两边汇集的所述公共层的参数进行信息交换；所述边缘服务器聚合信息交换之后的所有客户端局部模型得到全局客户端模型；所述中心服务器聚合信息交换之后的所有服务器局部模型得到全局服务器模型； 所述边缘服务器将所述全局客户端模型按每个客户端分割所述全局模型的分割点，向对应客户端分发所述客户端局部模型。

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