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龙图腾网获悉河南大学申请的专利智能家居场景下基于云边端的高效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：CN115983405B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310089208.4，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权智能家居场景下基于云边端的高效联邦学习方法是由王光辉;白天水;罗振兴;何欣设计研发完成，并于2023-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能家居场景下基于云边端的高效联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种智能家居场景下基于云边端的高效联邦学习方法。该方法包括：云端服务器获取学习任务并初始化初始模型，并下发至参与训练的通讯基站；通讯基站将学习任务及初始模型发送至参与训练的临时服务器及家居终端；家居终端根据本地数据和初始模型或第一中间模型进行本地训练，得到新的本地模型并传输至临时服务器；临时服务器将所有本地模型以及自身的本地模型进行加权聚合，得到第一中间模型并返回至各家居终端；重复执行前两个步骤，直至满足结束条件后，将第一中间模型传输至通讯基站；通讯基站对所有第一中间模型进行加权聚合，得到第二中间模型并返回至云端服务器；云端服务器对所有第二中间模型进行聚合，得到最终的全局模型。

本发明授权智能家居场景下基于云边端的高效联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.智能家居场景下基于云边端的高效联邦学习方法，其特征在于，包括： 步骤1：云端服务器获取学习任务并初始化初始模型； 步骤2：云端服务器将学习任务以及初始模型下发至参与训练的通讯基站； 步骤3：通讯基站将获取到的学习任务及初始模型发送至其通信范围内参与训练的家庭单元中的临时服务器及家居终端；所述临时服务器是由一个家庭单元中所有家居终端进行选举得到的；所述临时服务器的选举包括：根据家庭单元中所有家居终端的计算能力和闲置情况来选举得到临时服务器，具体包括：计算各家居终端的计算能力和闲置时间之和；选择计算能力和闲置之间之和最大的家居终端作为该家庭单元的临时服务器； 步骤4：家居终端根据本地数据和接收的初始模型或上一轮的第一中间模型进行本地模型训练更新，得到新的本地模型，将本地模型传输至临时服务器； 步骤5：临时服务器将接收到的所有本地模型以及自身的本地模型进行加权聚合，得到第一中间模型，将所述第一中间模型返回至各家居终端； 步骤6：重复执行步骤4至步骤5，直至满足结束条件后，由临时服务器将第一中间模型传输至通讯基站； 步骤7：通讯基站对接收到的所有第一中间模型进行加权聚合，得到第二中间模型，将所述第二中间模型返回至云端服务器； 步骤8：云端服务器对接收到的所有第二中间模型进行聚合，得到最终的全局模型。

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