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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于分布式系统的联邦学习模型训练方法及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：CN120106178B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510030516.9，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种基于分布式系统的联邦学习模型训练方法及系统是由蒋丽;刘浩贤;钟泽涛;罗川柏;罗修鑫;谢胜利设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分布式系统的联邦学习模型训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及分布式机器学习和边缘计算领域，更具体地，涉及一种基于分布式系统的联邦学习模型训练方法及系统，首先构建联邦模型；通过SAC算法计算用户节点的调度策略；所述调度策略对用户节点进行划分，将联邦模型分配给划分后的用户节点，划分后的用户节点通过本地训练数据对联邦模型进行训练，得到局部联邦模型；所述中心服务器将局部联邦模型的参数进行聚合，得到训练好的全局联邦模型。本发明通过调度策略动态地分配训练任务和调度用户节点，在降低系统整体延迟的同时，确保全局联邦模型的训练高精度，有效地提升分布式环境中模型训练的效率。

本发明授权一种基于分布式系统的联邦学习模型训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分布式系统的联邦学习模型训练方法，其特征在于，包括以下步 骤： S1：构建联邦模型，以最小化联邦模型训练的总时延为目标，设置目标函数 和约束条件；其中，所述目标函数和约束条件，包括： 约束函数:∑k∈K∑m∈MBmt≤Bmax ∑k∈K∑m∈MEmt≤Emax 其中，∑k∈K∑m∈MBmt为第t时刻所有用户节点的频谱资源之和，Bkt为第t时刻第k边缘服务器的频谱资源，Bmax为最大可用的频谱资源，Tk为第k边缘 服务器的训练时延，ak为第k边缘服务器执行的动作，Bk为第k边缘服务器的频 谱资源， ∑k∈K∑m∈MEmt为第t时刻第k边缘服务器分配给第m用户节点在训练过程中产生的能耗，Emax为最大可用的训练能耗，Fwm,dm为联邦模型Wm在样本数据dm上的准确度，Dm为总样本数据，Fmin为联邦模型准确度阈值，为边缘服务器到用户节点的通信速率阈值，rk,m为第t时刻第k边缘服务器的通信速率，K为边缘服务器的数量； S2：通过SAC算法计算用户节点的调度策略，包括： πbest为最优调度策略，所述最优调度策略包括计算任务卸载比例，为调度 策略的期望，为动作a和状态s的软Q函数，πa|s为动作a和状态s的策略熵； S3：所述调度策略对用户节点进行划分，将联邦模型分配给划分后的用户节 点，划分后的用户节点通过本地训练数据对联邦模型进行训练，得到局部联邦模型； S4：所述划分后的用户节点将局部联邦模型上传至边缘服务器，所述边缘服务器将局部联邦模型的参数进行聚合后，得到聚合的局部联邦模型； S5：所述边缘服务器将聚合后的局部联邦模型上传至中心服务器，所述中心服务器将局部联邦模型的参数进行聚合，得到训练好的全局联邦模型。

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