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龙图腾网获悉汕头大学申请的专利一种基于卫星和地面站连接密度的动态聚合联邦学习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：CN115713009B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202211487222.1，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于卫星和地面站连接密度的动态聚合联邦学习方法是由许建龙;刘粤龙;金梦晴;林健;徐卓设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卫星和地面站连接密度的动态聚合联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卫星和地面站连接密度的动态聚合联邦学习方法，包括以下步骤：在第i轮，当卫星与地面站首次建立连接时，地面站发送全局模型wi；所述卫星在本地训练模型，并在下次连接时将本地的局部模型返回给地面站；当采集到的所述局部模型数量超过缓冲容量V或到预定义的时间周期T0时，所述地面站采用加权平均法更新所述全局模型。发明可以充分利用卫星的计算资源、提高了模型的鲁棒性、增加了全局模型聚合的数量或增加了聚合梯度的数量，有效地提高了模型的预测精度。

本发明授权一种基于卫星和地面站连接密度的动态聚合联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卫星和地面站连接密度的动态聚合联邦学习方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：在第i轮，当卫星与地面站首次建立连接时，地面站发送全局模型w i； S2：所述卫星在本地训练模型，并在下次连接时将本地的局部模型返回给地面站； S3：当采集到的所述局部模型数量超过缓冲容量V或到预定义的时间周期T 0时，所述地面站采用加权平均法更新所述全局模型； 所述更新所述全局模型表示为： 式子中B表示本轮返回本地模型的卫星索引集，V为缓冲区的缓冲容量，为聚合指标，其中的下标SDA是SynchronousDynamicAggregation 的缩写，意为同步动态聚合；=1，表示地面站可以进行本地更新聚合； 所述S3还包括步骤： S31：所述地面站从所述卫星聚合局部模型参数梯度，当满足更新条件时更新全局模型，表达式为： 其中s代表卫星下标，表示本轮返回本地模型的卫星索引集，|Ds|是私有数据集Ds中的记录数，则表示本轮返回本地模型的卫星索引集中的所有卫星的数据集的记录数之和，aB为聚合指标； S32：所述地面站更新全球模型后，协调卫星进行下一轮训练，并发送最新的全球模型。

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