北京邮电大学徐思雅获国家专利权
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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利联邦迁移学习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：CN116384504B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202310163408.X，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权联邦迁移学习系统是由徐思雅;张彪;邵苏杰;郭少勇;邹杰;王嘉欣设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本联邦迁移学习系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种联邦迁移学习系统。包括：云服务器、边缘组件和用户组件，边缘组件包括多个边缘服务器，用户组件包括多个用户终端；云服务器用于基于各边缘服务器发出的特征信息将多个边缘服务器划分为多个边缘协作域，并确定域首服务器和域成员服务器；边缘服务器用于选择目标用户终端并发送全局模型的参数及训练信息，还用于获取训练参数并进行边缘聚合以获得边缘模型；域首服务器用于将同一个边缘协作域中的所有边缘模型进行全局聚合以获得域模型，域首服务器还用于当域模型的准确度达到预设阈值时，将域模型发送至云服务器；目标用户终端用于训练本地模型，以获得训练参数。该系统能够满足用户个性化需求，改善模型的收敛性。
本发明授权联邦迁移学习系统在权利要求书中公布了：1.一种联邦迁移学习系统，其特征在于，包括：云服务器、边缘组件和用户组件，所述边缘组件包括多个边缘服务器，所述用户组件包括多个用户终端； 所述云服务器用于基于各所述边缘服务器发出的特征信息将多个所述边缘服务器划分为多个边缘协作域，并在各所述边缘协作域中的多个边缘服务器中确定域首服务器和域成员服务器； 所述边缘服务器用于基于用户终端的加入请求选择目标用户终端并将全局模型的参数及训练信息发送至选择的目标用户终端，还用于获取对应的所述目标用户终端发送的训练参数并进行边缘聚合以获得边缘模型； 所述域首服务器用于将同一个边缘协作域中的所有所述边缘模型进行全局聚合以获得域模型，所述域首服务器还用于当所述域模型的准确度达到预设阈值时，将所述域模型发送至所述云服务器； 所述目标用户终端用于根据对应的所述边缘服务器发送的所述全局模型的参数和所述训练信息，并基于本地数据样本训练本地模型，以获得所述训练参数。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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