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龙图腾网获悉汕头大学申请的专利一种卫星系统的模型训练方法、装置、设备及介质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：CN119578582B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411456231.3，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种卫星系统的模型训练方法、装置、设备及介质是由许建龙;肖金泽;金梦晴;王世远;关超华设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种卫星系统的模型训练方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及卫星系统数据传输技术领域，特别涉及一种卫星系统的模型训练方法、装置、设备及介质。所述方法包括：获取各个蒸馏卫星发送的蒸馏数据集；对各个蒸馏数据集进行集中式训练，得到第一平均梯度；获取各个联邦卫星发送的梯度数据，并根据各个梯度数据生成各个联邦卫星的第二平均梯度；确定各个运行卫星的全局梯度；根据全局梯度更新全局模型参数，得到当前轮次的全局模型参数，并向运行卫星发送当前轮次的全局模型参数；若当前轮次的全局模型参数未满足预设收敛条件，则重复上述步骤，直至输出目标全局模型参数以满足预设收敛条件。本申请可以解决现有技术中通信负载过大、隐私安全性问题较大以及卫星数据分析能力较低的问题。

本发明授权一种卫星系统的模型训练方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种卫星系统的模型训练方法，其特征在于，所述卫星系统包括地面基站、运行卫星；所述运行卫星包括蒸馏卫星和联邦卫星，所述蒸馏卫星和所述联邦卫星分别为功能配置较低和功能配置良好的卫星；所述地面基站存储有历史多个轮次的模型训练所得到的全局模型参数，所述方法执行于所述地面基站，所述方法包括： S110，获取各个所述蒸馏卫星所发送的蒸馏数据集，所述蒸馏数据集是所述蒸馏卫星根据采集得到的原始图像数据集进行高阶特征提取所得到的； S120，对各个所述蒸馏数据集进行集中式训练，得到各个所述蒸馏卫星的第一平均梯度； S130，获取各个所述联邦卫星发送的梯度数据，并根据各个所述梯度数据生成各个所述联邦卫星的第二平均梯度； S140，根据预设的第一权重系数、预设的第二权重系数、所述第一平均梯度和所述第二平均梯度确定各个所述运行卫星的全局梯度； S150，根据所述全局梯度更新所述全局模型参数，得到当前轮次的全局模型参数，并向所述运行卫星发送所述当前轮次的全局模型参数，以便根据所述当前轮次的全局模型参数对各个所述运行卫星进行模型训练； S160，若所述当前轮次的全局模型参数未满足预设收敛条件，则重复步骤S110-S150，直至迭代函数输出目标全局模型参数以满足所述预设收敛条件； 其中，所述预设收敛条件为根据所述目标全局模型参数进行模型训练后的各个所述运行卫星在数据分析时的模型预测准确率不低于预设阈值； 所述蒸馏数据集通过下述方法得到： 所述蒸馏卫星根据核岭回归算法将采集得到的原始图像数据集进行迭代运算，得到初始蒸馏集； 采用梯度裁剪法和随机梯度下降法对所述初始蒸馏集进行特征优化，得到所述蒸馏数据集。

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