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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种边缘场景下的个性化联邦学习方法、系统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：CN116663683B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310659941.5，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权一种边缘场景下的个性化联邦学习方法、系统及介质是由郑美光;杨泳;张艺镪;陈博设计研发完成，并于2023-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种边缘场景下的个性化联邦学习方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种边缘场景下的个性化联邦学习方法、系统及介质，该方法计算由多个客户机模型组成的个性化模型集合，利用历史模型组合权重和互信息偏置项计算模型组合权重，利用个性化模型集合和模型组合权重进行模型插值训练，可以提高客户机模型的个性化能力，满足客户机期望训练目标。

本发明授权一种边缘场景下的个性化联邦学习方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种边缘场景下的个性化联邦学习方法，其特征在于，包括： S1：在参数服务器端通过基于互信息值的客户机排序计算个性化模型集合，并将所述个性化模型集合发送至客户机端； S2：在客户机端通过历史模型组合权重和互信息偏置项计算个性化模型集合中每一模型对应的模型组合权重； S3：在客户机端基于所述个性化模型集合中每一模型以及每一模型对应的模型组合权重进行模型插值更新得到最终的模型； S4：将获取的待识别对象的数据输入至所述最终的模型，获取所述最终的模型输出的识别结果； 所述S1中，通过计算客户机模型的特征参数的互信息值表示客户机的相似性，以所述相似性为标准对多个客户机进行排序，将与基准客户机的相似性超过预设值的客户机集合组成基准客户机的个性化模型集合，基准客户机为所述多个客户机中的任意一个； 所述S2包括： 选定客户机ci，在第t轮通信过程中，模型组合权重如下： 式中，为历史模型组合权重，为权重偏置项，当t＝0时，用模型互信息初始化历史模型组合权重如下： 当t＞0时，历史组合权重设置为上一轮的模型组合权重，即偏置项越大，其模型组合权重更大，则： 其中，Li为损失函数，MIθi；θj表示的大小，sgn为符号函数，ReLu函数为深度学习中的激活函数； 所述S3中进行模型插值更新时满足如下关系式： 式中，Si表示个性化模型集合，表示其中一个模型，表示模型对应的权重。

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