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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利基于双向反馈知识蒸馏与差分隐私的联邦学习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：CN119990373B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510451035.5，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于双向反馈知识蒸馏与差分隐私的联邦学习方法及系统是由苏凯;黄瑞安;倪龙安;宋承燊;陈如慧设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双向反馈知识蒸馏与差分隐私的联邦学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于智能交通领域，提出了一种基于双向反馈知识蒸馏与差分隐私的联邦学习方法及系统，通过设计双向反馈机制，实现客户端与服务器端的动态协同优化，在客户端，通过设计一种知识蒸馏框架，分别提取非独立同分布数据环境下的本地模型特征，结合自适应差分隐私算法保护交通数据隐私，并依托双向反馈机制动态调整知识蒸馏与隐私保护的强度，显著提升模型性能与隐私保护的平衡能力，在服务器端，设计一种基于双向反馈的自适应知识蒸馏融合策略，进行全局模型优化，进而提高在复杂交通场景中的预测精度和通信效率，本发明不仅有效避免用户隐私泄露，同时提高了联邦学习模型的精度和对复杂交通场景的适应性。

本发明授权基于双向反馈知识蒸馏与差分隐私的联邦学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双向反馈知识蒸馏与差分隐私的联邦学习方法，其特征在于，包括： 车联网客户端获取本地交通数据，以根据知识蒸馏算法生成模型梯度优化参数； 根据自适应差分隐私算法对所述模型梯度优化参数进行隐私增强处理，以获取基础本地模型，所述自适应差分隐私算法与所述知识蒸馏算法基于双向反馈机制，所述双向反馈机制为自适应差分隐私算法与所述知识蒸馏算法之间的交互式调整循环，所述双向反馈机制包括客户端评估机制和服务器评估机制，根据所述客户端评估机制和服务器评估机制进行客户端与服务器的动态协同优化； 所述双向反馈机制具体包括： 双向反馈机制包括客户端评估机制和服务器评估机制； 所述客户端评估机制包括自适应差分隐私-知识蒸馏反馈路径和知识蒸馏-自适应差分隐私反馈路径； 所述自适应差分隐私-知识蒸馏反馈路径根据自适应差分隐私算法的性能影响程度，对知识蒸馏算法的温度参数进行动态调整，所述温度参数的调整目标为为最大化适配非独立同分布； 所述知识蒸馏-自适应差分隐私反馈路径根据知识蒸馏算法的性能影响程度，对自适应差分隐私算法的高斯噪声参数进行调整，所述高斯噪声参数的调整目标为保证客户端数据隐私； 所述客户端评估机制的具体算法如下： 其中，表示客户端评估反馈，、、、分别表示客户端不同评估指标的权重，表示梯度变化评估指标，表示损失变化评估指标，表示训练时间效率，表示隐私效用平衡指标，表示当前通信轮次的梯度L2范数，表示之前通信轮次梯度L2范数的移动平均值，表示损失比率，、分别表示客户端实际训练耗时和预计训练耗时，和分别表示已消耗的差分隐私预算和总隐私预算，表示噪声参数的最大值，表示t-1轮的噪声参数； 所述服务器评估机制的具体算法如下： 其中，表示服务器评估反馈，、、分别表示服务器端不同评估指标的权重，表示模型精度指标，表示通信效率指标，表示客户端参与度评估指标，表示当前轮次全局模型在验证集的准确率，表示目标精度，表示当前通信轮次，表示总通信轮次，表示当前轮次参与的客户端数量，表示联邦学习的车联网客户端总数量，表示车联网客户端序数，表示客户端评估反馈的最大值； 基于监督学习进行双向反馈机制优化，所述双向反馈机制优化基于车联网客户端和车联网服务器端的评估指标和状态变量，所述评估指标和状态变量通过多层感知机进行双向反馈机制中车联网客户端和服务器端的评估指标权重的动态调整； 车联网服务器端获取多个车联网客户端的基础本地模型并进行加权平均聚合，再根据双向反馈机制进行车联网服务器端的自适应知识蒸馏损失优化，以获取全局优化模型，对所述全局优化模型进行动态剪枝和量化，所述动态剪枝和量化基于知识蒸馏驱动，通过车联网服务器端的知识蒸馏损失函数构建参数重要性评估矩阵，所述参数重要性评估矩阵用于指导全局优化模型中参数的剪枝率和量化，根据双向反馈机制中的服务器端评估指标动态调整剪枝率和量化位宽，基于车联网服务器端知识蒸馏损失的变化动态调整量化步长。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华东交通大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街808号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。