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龙图腾网获悉北京麦昆飞扬科技有限公司申请的专利用于6G切片的可解释性和灵敏度感知的联邦深度学习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：CN120018184B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510163503.9，技术领域涉及：H04L41/149；该发明授权用于6G切片的可解释性和灵敏度感知的联邦深度学习方法是由林宣羽;冯武;丁豪;吴竞伟设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于6G切片的可解释性和灵敏度感知的联邦深度学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了网络通信技术领域的用于6G切片的可解释性和灵敏度感知的联邦深度学习方法，通过可解释的联邦学习本地模型来预测每个无线接入网络RAN切片的掉话率，同时将灵敏度感知和可解释性指标作为此类非独立同分布本地数据集设置中的约束，通过对数几率分值来定量验证解释器的可信度，该分值可作为运行时联邦学习优化任务中的约束条件，本发明提供的方法明显优于传统的无约束积分梯度后自组织联邦深度学习的性能，可有效降低网络资源管理的复杂度。

本发明授权用于6G切片的可解释性和灵敏度感知的联邦深度学习方法在权利要求书中公布了：1.用于6G切片的可解释性和灵敏度感知的联邦深度学习方法，其特征在于：所述的方法通过应用框架来实现，所述应用框架包括 无线接入网络，所述无线接入网络由K个基站组成，其中每一个基站均部署N个并行切片，每个基站运行一个本地控制闭环，所述本地控制闭环收集监控数据并执行掉话率预测，其中，本地控制闭环独自训练得到本地联邦学习本地模型； 所述的方法通过本地控制闭环以闭环方式迭代运行，并带有运行时的解释器、模型测试器和对数几率映射器， 对于每个本地控制闭环，本地联邦学习本地模型将模型图馈送至模型测试器，模型测试器将测试特征和相应的预测特征提供给解释器，所述解释器首先使用集成梯度XAI方法生成特征属性；然后对数几率映射器使用这些属性来选择顶部的特征，然后计算对数几率分值，该分值被反馈给本地联邦学习本地模型，以将其包含在本地联邦学习本地模型的本地约束条件优化中； 所述应用框架还包括召回映射器，根据模型测试器和解释器输出的预测值和真实值计算召回分数，将其纳入本地联邦学习本地模型的本地约束条件优化中； 对于每个本地控制闭环，通过将预测的掉话率分类，联合本地数据集样本上定义的长期统计约束以及对应的召回分数和对数几率分值的约束条件下，应使与之关联的真实值的主损失函数最小化。

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