北京邮电大学穆俊生获国家专利权
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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于通信辅助感知的联邦学习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：CN117172339B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202311016707.7，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权基于通信辅助感知的联邦学习方法及系统是由穆俊生;么志杰;景晓军;金键;焦臻帧;袁彤彤设计研发完成，并于2023-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于通信辅助感知的联邦学习方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于通信辅助感知的联邦学习方法及系统，通过在导师型模型中对训练数据进行学习，得到软标签，然后将软标签迁移到学生模型中，实现了模型的压缩。此外，还引入了张量分解技术，进一步压缩了学生模型的参数，可以在保持全局模型准确度和精度的同时，减小模型的规模，降低模型传输过程中的通信开销，提高了全局模型的训练效率。此外，模型加权聚合可以对不同客户端的贡献进行评估，进一步提高了全局模型的准确性和训练效率。同态加密技术可以在不暴露数据内容的情况下，对其进行计算，以保证数据的安全性，实现提高模型的安全性，保护用户的隐私的效果。
本发明授权基于通信辅助感知的联邦学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于通信辅助感知的联邦学习方法，其特征在于，应用于所述联邦学习的每个客户端；所述方法包括： 获取训练数据，并将所述训练数据输入导师模型，得到输出图像的软标签； 根据所述软标签和所述训练数据的真实标签共同训练学生模型； 对所述学生模型的模型参数进行张量分解，得到压缩后的压缩模型参数； 对所述压缩模型参数进行同态加密，得到加密后的加密模型参数； 将所述加密模型参数上传到中央服务器，以供所述中央服务器根据所述加密模型参数训练全局模型； 接收所述中央服务器反馈的全局模型参数，并根据所述全局模型参数进行所述学生模型的更新，得到新的加密模型参数，并将所述新的加密模型参数发送至所述中央服务器，直至接收到所述中央服务器发送的全局模型，根据所述全局模型确定图像识别结果。
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