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龙图腾网获悉河北远友科技有限公司;石家庄铁大科贤信息技术有限公司;河北古牛科技服务有限公司申请的专利一种基于聚类的动态联邦优化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：CN120450079B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510513112.5，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种基于聚类的动态联邦优化方法是由王都;赵晓亮;彭浩;刘业炜;张翠萍;冯彦斐;聂增英;王杰聪;高超;孟维山设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于聚类的动态联邦优化方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于聚类的动态联邦优化方法，包括，获取待检测基因；获取多个中心医疗数据；对多个中心医疗数据进行数据预处理，得到处理后的多个中心医疗数据；将多个中心医疗数据输入预先构建的统一中智集聚类算法中，得到聚类分组结果；基于聚类分组结果、联邦学习与公平影响最大化，根据处理后的多个中心医疗数据分别对共享大预言模型进行训练，得到训练后的共享大语言模型；根据每个医疗中心数据，确定与该医疗中心数据对应的结构熵，并根据每个医疗中心数据对应的结构熵，确定每个医疗中心数据的噪声强度；根据每个医疗中心数据的噪声强度和训练后的共享大语言模型的模型权重，得到目标大语言模型。

本发明授权一种基于聚类的动态联邦优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于聚类的动态联邦优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个中心医疗数据，每个中心医疗数据包括医疗文本数据、结构化数据、时间序列数据中的至少一个； 对所述多个中心医疗数据进行数据预处理，得到处理后的多个中心医疗数据； 将处理后的多个中心医疗数据输入预先构建的统一中智集聚类算法中，得到聚类分组结果； 基于聚类分组结果、联邦学习与公平影响最大化，根据处理后的多个中心医疗数据分别对共享大语言模型进行训练，得到训练后的共享大语言模型； 根据每个医疗中心数据，确定与该医疗中心数据对应的结构熵，并根据每个医疗中心数据对应的结构熵，确定每个医疗中心数据的噪声强度； 根据每个医疗中心数据的噪声强度和训练后的共享大语言模型的模型权重，得到目标大语言模型； 其中，所述联邦学习与公平影响最大化包括公平训练目标函数无偏估计计算算法、模型优化算法和RR集数量计算算法； 其中，当时，采用以下公式进行公平训练目标函数无偏估计计算： ； 其中，为公平训练目标函数，为不平等厌恶参数，针对训练组，用于表示客户端数量，被模型有效学习到的客户端比例被定义为，为涵盖了当前训练所涉及的多种参数与策略的集合； 当时，采用以下公式进行公平训练目标函数无偏估计计算： ； 其中，所述模型优化算法用于计算在不平等厌恶参数大于0且小于1时的第一边际公平影响增益，以及用于计算不平等厌恶参数等于0时的第二边际公平影响增益； 其中，当时，通过以下公式计算第一边际公平影响增益： ； 其中，当时，通过以下公式计算第二边际公平影响增益： ； 其中，代表被覆盖的训练组中根节点为的RR集数量，它反映了当前策略下训练组中已被模型有效覆盖的部分；表示被覆盖但未被覆盖的训练组中根节点为的RR集数量，体现了参数对训练组额外覆盖的潜力；表示训练组中RR集的总数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河北远友科技有限公司;石家庄铁大科贤信息技术有限公司;河北古牛科技服务有限公司，其通讯地址为：050035 河北省石家庄市高新区湘江道319号天山科技工业园孵化器B座1005室46号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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