广东工业大学张伟文获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种联邦学习的能耗优化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：CN119416913B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411619211.3，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种联邦学习的能耗优化方法是由张伟文;杨硕设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种联邦学习的能耗优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种联邦学习的能耗优化方法。该方法首先使用聚类将多个客户端聚类得到多个聚类簇，然后将聚类簇中客户端的数量与阈值比较，得到最小能耗客户端集合；该集合进行联邦学习后，进行第二次聚类，得到多个子聚类簇；最终根据子聚类簇进行联邦学习，得到总模型。该方法训练能耗低，模型收敛快。
本发明授权一种联邦学习的能耗优化方法在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习的能耗优化方法，其特征在于，包括： S1：对多个客户端进行聚类，得到K个聚类簇； S2：建立客户端的计算模型和通信模型，计算每个聚类簇的平均能耗； S3：根据平均能耗从小到大的顺序对聚类簇进行排序，获得排序后的K个聚类簇，依次作为第一集合、第二集合、…、第K集合； S4：判断第一集合中客户端的数量是否小于第一阈值；若小于第一阈值，则执行步骤S5；否则，执行步骤S6； S5：按照排序结果，从第二集合开始，随机选取客户端加入第一集合中；其中，当当前集合中的所有客户端被选取完毕时，才对下一集合中的客户端进行随机选取，直到第一集合中客户端的数量等于第一阈值，利用第一集合中当前的客户端组成当前最小能耗客户端集合，执行步骤S7； S6：直接利用第一集合中的客户端组成当前最小能耗客户端集合，执行步骤S7； S7：使用所述最小能耗客户端集合中的客户端进行联邦学习，获得联邦学习的模型参数； S8：根据所述联邦学习的模型参数，对当前最小能耗客户端集合中的客户端进行第二次聚类，得到多个子聚类簇； S9：结合所述多个子聚类簇，使用所述最小能耗客户端集合中的客户端进行联邦学习，得到最终总模型。
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