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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于聚类的个性化联邦学习图像分类方法以及系统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：CN120125913B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510291986.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于聚类的个性化联邦学习图像分类方法以及系统是由胡春强;刘佳鑫;蔡斌;蒲誉文;夏晓峰设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于聚类的个性化联邦学习图像分类方法以及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于聚类的个性化联邦学习图像分类方法及系统，所述方法包括：客户端生成本地模型参数，并上传至服务器；服务器接收本地模型参数并进行完整聚类，并在客户端更新本地模型参数时，服务器执行增量聚类操作得到最终聚类参数簇；计算每个参数簇的半全局模型参数并计算客户端评分选择代理客户端，服务器将半全局模型参数和全局模型参数发送至代理客户端；代理客户端进行局部自适应聚合操作，聚合完成后得到个性化图像分类模型。本发明还提出一种基于聚类的个性化联邦学习图像分类方法的装置以及系统。本发明可以解决各客户端医疗影像数据中的非独立同分布问题，并增强每个客户端内本地模型的个性化表达。

本发明授权一种基于聚类的个性化联邦学习图像分类方法以及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于聚类的个性化联邦学习图像分类方法，其特征在于，所述方法包括： 客户端利用本地医疗影像数据训练本地图像分类模型获得本地模型参数，并将本地模型参数上传至服务器，其中，本地模型参数包括深层参数和浅层参数； 服务器接收本地模型参数并在预设周期内进行聚类操作，其中，在预设周期内的第一个周期内进行完整聚类操作，在聚类达到预设迭代次数时得到完整聚类参数簇； 在客户端更新本地模型参数并上传服务器时，服务器在除预设周期内的第一个周期之外的周期内执行增量聚类操作以更新完整聚类参数簇得到最终聚类参数簇； 利用联邦平均算法计算最终聚类参数簇的全局模型参数，并计算最终聚类参数簇中每个参数簇的半全局模型参数； 根据每个参数簇的半全局模型参数计算每个参数簇内客户端的评分，并选择评分最高的客户端作为代理客户端，服务器将半全局模型参数和全局模型参数发送至代理客户端； 代理客户端接收半全局模型参数和全局模型参数并利用本地医疗影像数据进行局部自适应聚合操作，聚合完成后得到个性化图像分类模型，并将个性化图像分类模型分发至代理客户端所在的参数簇内除代理客户端之外的客户端。

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