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龙图腾网获悉深圳北理莫斯科大学申请的专利一种面向无线边缘节点模型分割机器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：CN117035054B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310866216.5，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种面向无线边缘节点模型分割机器学习方法是由董延杰;王鲁亚;郑建波;胡希平;梁中明设计研发完成，并于2023-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向无线边缘节点模型分割机器学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向无线边缘节点模型分割机器学习方法。该方法包括：构建联邦学习系统，该联邦学习系统包含服务器和一个或多个边缘设备；基于各边缘设备的资源信息将神经网络模型分割为个体特征提取网络、分类网络和通用属性提取网络，其中所述个体特征提取网络和所述分类网络应用于边缘设备，所述通用属性提取网络应用于服务器；在服务器的协调下，迭代训练所述神经网络模型，其中对于每一次迭代训练，各边缘设备同时并行处理数据，且服务器将各边缘设备上传的数据通过流水线并行的方式分发给不同的计算单元进行处理。本发明通过对任务进行合理划分，既满足了边缘设备的资源要求，并且减少了边缘设备的等待延迟。

本发明授权一种面向无线边缘节点模型分割机器学习方法在权利要求书中公布了：1.一种面向无线边缘节点模型分割机器学习方法，包括以下步骤： 构建联邦学习系统，该联邦学习系统包含服务器和一个或多个边缘设备； 基于各边缘设备的资源信息将神经网络模型分割为个体特征提取网络、分类网络和通用属性提取网络，其中所述个体特征提取网络和所述分类网络应用于边缘设备，所述通用属性提取网络应用于服务器； 在服务器的协调下，迭代训练所述神经网络模型，其中对于每一次迭代训练，各边缘设备同时并行处理数据，且服务器将各边缘设备上传的数据通过流水线并行方式分发给不同的计算单元进行处理； 其中，所述服务器将各边缘设备上传的数据通过流水线并行方式分发给不同的计算单元进行处理包括以下步骤： 服务器将所述通用属性提取网络分割成p个子模型w2，k＝{w2，1，k，w2，2，k，…，w2，p，k}并划分到不同的计算单元，其中w2，p，k表示在第k次迭代中计算单元p中的子模型，计算单元p的子模型w2，p，k依赖于计算单元p-1的子模型w2，p-1，k的计算结果，计算单元p-1在计算时间上先于计算单元p，而在同一时间，计算单元p在计算来自计算单元p-1的结果时，计算单元p-1处于空闲状态，并且计算单元p和计算单元p-1在同一时间计算来自不同边缘设备的数据。

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深圳北理莫斯科大学，其通讯地址为：518172 广东省深圳市龙岗区龙城街道大运新城国际大学园路1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”。

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