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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利智算融合网络系统及算网资源适配与可靠传输调度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：CN119892834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510052587.9，技术领域涉及：H04L67/10；该发明授权智算融合网络系统及算网资源适配与可靠传输调度方法是由张维庭;孙童;张宏科;杨冬;高德云;王洪超设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本智算融合网络系统及算网资源适配与可靠传输调度方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种智算融合网络架构及算网资源适配与可靠传输调度方法，涉及工业通信网络领域，该智算融合网络架构包括终端设备层、边缘服务层和云端控制层，通过联邦学习范式将AIGC模型的训练过程由云服务器迁移至各个ICPS域的计算设备，分布式计算设备依据本地数据集训练本地模型，然后通过与云服务器交换模型参数来实现全局模型的迭代优化，这种方式既保证了数据隐私，又减少了通信开销。

本发明授权智算融合网络系统及算网资源适配与可靠传输调度方法在权利要求书中公布了：1.一种智算融合网络系统，其特征在于，所述智算融合网络系统包括： 终端设备层，包括若干个分布于不同地区或工厂的工业信息物理系统域，每一所述工业信息物理系统域包括计算设备，每一所述计算设备用于根据本地样本数据集和目标参数训练本地模型，获得本地模型训练参数，其中，所述目标参数为云端控制层为每一所述工业信息物理系统域分配的需要更新的AIGC模型参数； 边缘服务层，与所述终端设备层连接，用于对所述本地模型训练参数进行边缘聚合处理，得到边缘模型参数； 云端控制层，通过核心网络层与所述边缘服务层连接，用于对所述边缘模型参数进行全局聚合处理，得到全局模型参数；所述核心网络层中的每一转发设备基于多队列循环排队转发机制进行参数流传输，其中，所述多队列循环排队转发机制是指通过转发设备门控列表控制每一传输周期内若干个转发设备端口队列的工作状态； 云端控制层，还用于采用粒子群算法生成最优跨域编排方案，并采用深度强化学习算法生成最优流量调度决策，具体的： 根据每一所述工业信息物理系统域的算力资源和AIGC模型的训练需求，采用粒子群算法生成最优跨域编排方案，其中，所述最优跨域编排方案包括工业信息物理系统域选择结果和对应工业信息物理系统域的算力资源分配比例；根据待调度的参数流信息和网络状态信息，采用深度强化学习算法生成最优流量调度决策，并根据所述最优流量调度决策确定参数流传输路径并配置所述参数流传输路径上各网络通信设备的门控列表，其中，所述参数流信息包括ID号、流周期、源地址、目的地址、可选传输路径、帧大小、端到端时延需求和抖动需求，所述网络状态信息包括链路带宽和网络通信设备的端口队列资源容量，所述网络通信设备包括所述核心网络中的转发设备、所述终端设备层中的交换机和所述边缘服务层中的接入设备，门控列表包括上述的交换机门控列表控制和转发设备门控列表。

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