河南大学左方获国家专利权
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龙图腾网获悉河南大学申请的专利一种面向不稳定场景下联邦学习的方法和系统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：CN116108933B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310154809.9，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权一种面向不稳定场景下联邦学习的方法和系统是由左方;高铭远;刘家萌设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面向不稳定场景下联邦学习的方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向不稳定场景下联邦学习的方法和系统。该方法包括：步骤1：根据训练本地模型所要求的数据量、计算能力和网络带宽确定抽样策略；步骤2：按照抽样策略选择M个边缘节点，并进行预训练；步骤3：服务器初始化全局模型；步骤4：当故障节点列表不为空时，从中选择顶级节点并将其加入参与训练的边缘节点中；步骤5：边缘节点根据本地数据和接收的全局模型进行本地训练，得到新的本地模型，并上传至服务器；步骤6：在设定的时间段内，服务器若接收到边缘节点的本地模型，则将器其合至全局模型中；反之，则将未返回本地模型的边缘节点添加至故障节点列表；步骤7：重复步骤4至步骤6，直至达到结束条件后，输出此时的全局模型。
本发明授权一种面向不稳定场景下联邦学习的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种面向不稳定场景下联邦学习的方法，其特征在于，包括： 步骤1：根据训练本地模型所要求的数据量、计算能力和网络带宽确定抽样策略； 步骤2：按照抽样策略从所有备选边缘节点中选择M个边缘节点，并对选中的边缘节点进行预训练；M＝所有备选边缘节点的70％； 步骤3：服务器初始化全局模型； 步骤4：当故障节点列表不为空时，从故障节点列表中选择顶级节点并将其加入参与训练的M个边缘节点中；所述顶级节点是指最先添加至故障节点列表中的边缘节点； 步骤5：边缘节点根据本地数据和接收的全局模型进行本地训练，得到新的本地模型，并将本地模型上传至服务器； 步骤6：在设定的时间段内，服务器若接收到边缘节点的本地模型，则将该本地模型聚合至全局模型中；反之，则将未返回本地模型的边缘节点添加至故障节点列表； 步骤7：重复步骤4至步骤6，直至达到结束条件后，输出此时的全局模型。
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