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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利支持异构模型架构搜索与零样本知识融合的联邦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：CN120806073B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511286371.5，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权支持异构模型架构搜索与零样本知识融合的联邦学习方法是由严加琪;华钢;尹洪胜;徐永刚;杨轩;王得胜;李振华设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本支持异构模型架构搜索与零样本知识融合的联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种支持异构模型架构搜索与零样本知识融合的联邦学习方法。其包括：提供待进行联邦学习的联邦学习系统，配置联邦学习系统进行联邦学习时，任一客户端执行教师模型生成处理时，基于所述客户端内的本地私有数据，搜索并生成与所述客户端最优匹配的神经网络本地教师模型，且将生成的神经网络本地教师模型发送至所连接的服务器内，服务器执行学生模型生成处理后，至少生成全局共享学生模型，其中，生成全局共享学生模型时，利用所述伪监督训练数据集蒸馏训练构建的基础学生模型，并在对基础学生模型蒸馏训练后生成全局共享学生模型。本发明能有效支持客户端的异构模型，提高个性化的能力与隐私保护，降低通信成本，且模型泛化性优。

本发明授权支持异构模型架构搜索与零样本知识融合的联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种支持异构模型架构搜索与零样本知识融合的联邦学习方法，其特征是，所述联邦学习方法包括： 提供待进行联邦学习的联邦学习系统，其中，所述联邦学习系统包括服务器以及与所述服务器适配连接的客户端组，所述客户端组包括若干客户端，每个客户端内均具有的本地私有数据，且所有客户端的本地私有数据具备非独立同分布特性； 配置联邦学习系统进行联邦学习时，至少包括配置每个客户端分别执行教师模型生成处理以及配置服务器执行学生模型生成处理，其中， 任一客户端执行教师模型生成处理时，基于所述客户端内的本地私有数据，搜索并生成与所述客户端最优匹配的神经网络本地教师模型，且将生成的神经网络本地教师模型发送至所连接的服务器内， 服务器执行学生模型生成处理后，至少生成全局共享学生模型，其中，生成全局共享学生模型时，包括： 基于所接收的所有神经网络本地教师模型，生成伪监督训练数据集，其中，所述伪监督训练数据集内包括若干伪监督训练样本，每个伪监督训练样本包括一个能复现对应客户端知识表示的伪训练图像以及与所述伪训练图像对应的融合软标签，且生成每个伪监督训练样本时，服务器均未访问客户端组内对应客户端的本地私有数据； 利用所述伪监督训练数据集蒸馏训练构建的基础学生模型，并在对基础学生模型蒸馏训练后生成全局共享学生模型。

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