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龙图腾网获悉青岛理工大学申请的专利基于多智能体与知识蒸馏的联邦学习方法、系统及介质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：CN120354255B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510855313.3，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于多智能体与知识蒸馏的联邦学习方法、系统及介质是由熊晓芸;吴云亭;赵浩然;赵小琪;王金龙;赵新奎;程冠杰;胡殿凯设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多智能体与知识蒸馏的联邦学习方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及联邦学习技术领域，公开了一种基于多智能体与知识蒸馏的联邦学习方法、系统及介质，方法包括：S1、训练本地模型；S2、基于解耦的知识蒸馏；S3、基于区块链的去中心化知识共享：将S2提取的标准化蒸馏知识片段及其元数据封装成区块链交易提交至区块链网络，并验证交易合法性，写入区块链账本，实现去中心化分发；S4、基于大语言模型的多智能体协作知识管理，更新学生模型；S5、重复执行S1‑S4，直至满足训练终止条件。本申请实现联邦学习过程中对知识的个性化选择、自适应过滤与高效共享，有效缓解由数据非独立同分布特性引起的客户端漂移现象，显著提升模型在异构数据环境下的收敛速度、整体性能与个性化水平，并优化客户端间的通信开销。

本发明授权基于多智能体与知识蒸馏的联邦学习方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.基于多智能体与知识蒸馏的联邦学习方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、训练本地模型： 利用采集的个人健康数据独立训练本地模型，生成可用于知识蒸馏的教师模型和用于接收外部知识蒸馏学习的学生模型； S2、基于解耦的知识蒸馏： 从S1训练好的教师模型中提取标准化蒸馏知识片段，知识蒸馏过程将知识制作步骤与知识学习步骤解耦； S3、基于区块链的去中心化知识共享： 将S2提取的标准化蒸馏知识片段及其元数据封装成区块链交易提交至区块链网络，并验证交易合法性，写入区块链账本，实现去中心化分发； S4、基于大语言模型的多智能体协作知识管理，更新学生模型： 通过个性化需求分析与知识评估智能体评估学生模型状态，生成个性化学习需求向量，并分析外部蒸馏知识片段价值，生成评估结果； 根据评估结果及个性化学习需求向量，通过自适应知识选择与融合指导智能体，完成外部蒸馏知识片段的筛选、加权与融合策略设计；将所选的外部蒸馏知识片段与本地模型的输出进行联合蒸馏操作，构建包含真实标签监督项与外部知识软标签项的混合损失函数；根据构建的混合损失函数，指导学生模型进行参数更新，实现外部蒸馏知识片段向本地模型的有效迁移； S5、重复执行S1-S4，直至满足训练终止条件。

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青岛理工大学，其通讯地址为：266033 山东省青岛市市北区抚顺路11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”。