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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种近邻投影式梯度协调压缩方法、装置及联邦学习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：CN121031825B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511576021.2，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种近邻投影式梯度协调压缩方法、装置及联邦学习系统是由方震;杨淼;林政;李林;朱顺痣;王大寒设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种近邻投影式梯度协调压缩方法、装置及联邦学习系统在说明书摘要公布了：本发明提供的一种近邻投影式梯度协调压缩方法、装置及联邦学习系统，涉及联邦学习技术领域。本发明通过获取客户端上传梯度并进行方向归一化，通过指数滑动平均进行客户端的方向嵌入更新，然后计算客户端间的相似度并生成近邻集合，构建相似图，接着执行冲突检测与权重设定，在每个客户端冻结的近邻方向执行加权正交投影以修正梯度，最后加权聚合梯度并更新全局模型参数。本申请通过构建客户端相似图并结合近邻投影机制，在局部范围内高效检测和修正梯度冲突，避免了全局化处理带来的高复杂度与信息过度削减问题，在不增加客户端额外计算与通信开销的情况下，提升全局模型收敛速度、稳定性和精度，适用于大规模非独立同分布数据场景。

本发明授权一种近邻投影式梯度协调压缩方法、装置及联邦学习系统在权利要求书中公布了：1.一种近邻投影式梯度协调压缩方法，应用于联邦学习系统的服务器端，其特征在于，包括： S1，获取每个客户端上传的梯度向量并进行方向归一化； S2，基于归一化的梯度向量，通过指数滑动平均更新每个客户端的方向嵌入； S3，基于所述方向嵌入计算客户端间的相似度并选取相似度最高的若干个近邻客户端生成近邻集合； S4，基于相似度与所述近邻集合执行冲突检测，得到冲突边集合； S5，基于所述冲突边集合，在每个客户端冻结的近邻方向执行加权正交投影以修正梯度； S6，对修正后的梯度进行加权聚合后更新全局模型参数; 其中，所述冲突检测具体为： 基于客户端间的相似度与所述近邻集合，若相似度小于负阈值，则判定为冲突边，其公式为： ； 其中，表示第t轮联邦学习中客户端的冲突边；表示客户端的近邻集合；表示第t轮联邦学习中客户端、的方向余弦相似度；为相似度阈值； 接着对冲突边赋予权重： ； 其中，为客户端、组成的冲突边的权重；为权重上限，用于避免单一邻居过度主导； 所述加权正交投影的表达式为： ； 其中，表示第t轮联邦学习中客户端的梯度向量；表示加权正交投影后的，即修正后的梯度向量；为投影强度系数；表示第t轮联邦学习中客户端的冲突边；表示近邻方向冻结后的归一化梯度向量，其中，；表示第t轮联邦学习中客户端的归一化梯度向量；表示极小数；表示两者的方向余弦相似度；表示欧几里得范数。

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