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龙图腾网获悉浪潮电子信息产业股份有限公司申请的专利一种联邦学习耗时预测方法、设备、存储介质及程序产品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：CN120706596B 。

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：202511196471.9，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种联邦学习耗时预测方法、设备、存储介质及程序产品是由麻付强;苏志远;张宇川设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种联邦学习耗时预测方法、设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种联邦学习耗时预测方法、设备、存储介质及程序产品，涉及计算机技术领域，包括通过确定各参与方节点分别对应的本地联邦学习模型训练的计算延迟，并确定各参与方节点相互之间模型参数更新过程的通信延迟，根据计算延迟和通信时延进行节点簇划分，提高了划分得到的节点簇中相同层的参与方节点分别对应的时间间隔的一致性，使得具有相似计算能力和通信时延的参与方节点划分到同一节点簇进行联邦学习训练，较大地降低了参与方节点的异构性影响，降低了联邦学习的通信量，解决了联邦学习的训练效率低，联邦学习耗时预测准确性低的技术问题，达到了提高了联邦学习的训练效率，提高了联邦学习耗时预测准确性的技术效果。

本发明授权一种联邦学习耗时预测方法、设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习耗时预测方法，其特征在于，包括： 确定各参与方节点分别对应的本地联邦学习模型训练的计算延迟； 确定各参与方节点相互之间模型参数更新过程的通信延迟； 根据各计算延迟和各通信延迟确定各参与方节点之间进行模型参数聚合分别对应的时间间隔； 根据各时间间隔对各参与方节点进行节点簇划分，得到各节点簇； 根据各节点簇进行联邦学习耗时预测； 其中，根据各时间间隔对各参与方节点进行节点簇划分，包括： 从各时间间隔构成的当前时间间隔集合中选取当前最小值； 将所述当前最小值确定为当前最小时间间隔； 获取所述当前最小时间间隔对应的参与方节点，并将所述当前最小时间间隔对应的参与方节点确定为当前节点簇头； 从各通信延迟中选取向所述当前节点簇头进行模型参数更新的各通信延迟，并对选取到的各通信延迟进行大小排序，得到排序结果； 根据所述排序结果构建当前节点簇； 将所述当前节点簇中各参与方节点及所述当前节点簇头分别对应各时间间隔从所述当前时间间隔集合中剔除，并返回执行从各时间间隔构成的当前时间间隔集合中选取最小值的步骤，直至将各参与方节点均进行节点簇划分完成； 根据所述排序结果构建当前节点簇，包括： 根据所述排序结果从通信延迟小的一端选取前第一预设数量个通信延迟，并将选取到的前第一预设数量个通信延迟确定为各目标延迟； 从各时间间隔中选取各目标延迟中的最大值对应的时间间隔，并将选取到的时间间隔确定为目标时间间隔； 判断所述目标时间间隔是否小于等于预设时间阈值； 若是，则根据所述当前节点簇头和各目标延迟对应的参与方节点构建当前节点簇； 还包括： 当确定所述目标时间间隔大于所述预设时间阈值时，则从所述当前时间间隔集合中选取除所述当前最小时间间隔之外的其他时间间隔中的最小值； 将选取到的最小值确定为新的当前最小值，并返回执行将所述当前最小值确定为当前最小时间间隔的步骤； 返回执行从各时间间隔构成的当前时间间隔集合中选取最小值的步骤，直至将各参与方节点均进行节点簇划分完成，包括： 获取所述当前时间间隔集合中当前剩余的时间间隔个数； 判断所述时间间隔个数是否大于等于所述第一预设数量； 若是，则返回执行从各时间间隔构成的当前时间间隔集合中选取最小值的步骤； 若否，则当所述当前时间间隔集合中当前剩余的时间间隔个数不为0时，根据所述当前时间间隔集合中当前剩余的各时间间隔确定各未成簇的参与方节点，并对各未成簇的参与方节点分别对应的计算延迟进行调整，以使调整后的各未成簇的参与方节点加入至相应的节点簇。

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