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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司申请的专利一种面向长尾数据的联邦学习客户端选择方法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：CN117350371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202311335536.4，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种面向长尾数据的联邦学习客户端选择方法及系统是由黄家嘉;孙颖;危阜胜设计研发完成，并于2023-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向长尾数据的联邦学习客户端选择方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向长尾数据的联邦学习客户端选择方法及系统，包括：计算每个客户端的贡献得分，并选取贡献得分由高到低排序的前N个客户端；接收所述前N个客户端各自上传的本地模型，并将满足上传时延要求的一个或多个客户端作为已选客户端，其中，所述本地模型是由客户端对服务器下发的第一全局模型进行长尾数据训练而获得；对所有已选客户端上传的本地模型进行聚合，并根据聚合后的模型更新所述第一全局模型，获得第二全局模型；本发明可减轻长尾数据和无线衰落信道对联邦学习模型性能的影响，提高模型的普适性和鲁棒性。

本发明授权一种面向长尾数据的联邦学习客户端选择方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向长尾数据的联邦学习客户端选择方法，其特征在于，包括： 计算每个客户端的贡献得分，并选取贡献得分由高到低排序的前N个客户端；其中，N为预设正整数； 接收所述前N个客户端各自上传的本地模型，并将满足上传时延要求的一个或多个客户端作为已选客户端；其中，所述本地模型是由客户端对服务器下发的第一全局模型进行长尾数据训练而获得； 对所有已选客户端上传的本地模型进行聚合，并根据聚合后的模型更新所述第一全局模型，获得第二全局模型； 所述计算每个客户端的贡献得分，包括：所述服务器根据本地预测逻辑向量、客户端传输速率和全局预测逻辑向量，计算每个客户端的贡献得分；其中，客户端的贡献得分计算公式如下： 式中，代表客户端的贡献得分，代表本地测试数据集中的数据预测类别，代表本地测试数据集中数据预测的类别的总数量，代表客户端传输速率； 所述本地预测逻辑向量，由每个客户端根据各自的本地模型对本地测试数据集进行预测而生成，并分别上传至所述服务器； 本地预测逻辑向量计算公式如下： 式中，代表客户端的本地预测逻辑向量，代表本地测试数据集中的数据总数量，代表本地测试数据集中的数据预测类别，代表本地测试数据集中数据预测的类别的总数量，表示本地测试数据集中预测为类别的数据的数量； 所述全局预测逻辑向量，具体为： 所述全局预测逻辑向量，由服务器根据各客户端的本地预测逻辑向量计算而来； 其中，全局预测逻辑向量计算公式如下： 式中，代表全局预测逻辑向量，代表本地测试数据集中的数据预测类别，代表本地测试数据集中数据预测的类别的总数量，代表本地测试数据集中预测为类别的数据的全局预测值。

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