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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利边缘网络中的分组集成蒸馏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：CN115526342B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202211061458.9，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权边缘网络中的分组集成蒸馏联邦学习方法是由王瑞锦;李雄;张凤荔;朱举异;赖金山;黄鑫设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本边缘网络中的分组集成蒸馏联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种边缘网络中的分组集成蒸馏联邦学习方法，涉及机器学习技术领域，包括：对确定的Client设备进行分组，每组包括一个Leader设备和若干attender设备；对于每一组Client设备，均对全局模型进行N轮集成蒸馏联邦训练；每组Client设备中的Leader设备将训练得到的全局模型参数返回给边缘服务器；边缘服务器对接收到的所有全局模型参数进行聚合处理，之后进行测试，若得到的联邦学习Loss数据收敛，则联邦学习结束，否则将聚合处理后的全局模型参数下发给Leader设备，Leader设备据此更新本地最近训练过的全局模型。本发明通过对具有不同的计算资源的端设备设置不同的模型训练，然后使用集成蒸馏的方法来进行知识迁移，提高了模型的准确率，同时避免了服务器进行复杂的模型训练。

本发明授权边缘网络中的分组集成蒸馏联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种边缘网络中的分组集成蒸馏联邦学习方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、边缘服务器确定若干需要参与联邦学习的Client设备； S2、边缘服务器根据计算资源，将所有Client设备分成若干组，每组包括一个Leader设备和若干attender设备，Leader设备具有足够的计算资源计算全局模型； S3、边缘服务器在本地初始化一个供Leader设备训练的全局模型，和一个供attender设备训练的小模型，小模型满足所有Client设备的计算能力； S4、对于每一组Client设备，均对全局模型进行N轮集成蒸馏联邦训练；每一轮集成蒸馏联邦训练具体包括以下步骤： S41、Leader设备根据本地Loss数据和本地图片数据训练全局模型，并得到第一组对应若干训练类别的标签集，attender设备根据本地Loss数据和本地图片数据训练小模型并得到第二组对应若干训练类别的标签集； S42、Leader设备根据第一组对应若干训练类别的标签集，通过Softmax函数计算得到第一组Softtarget，attender设备根据第二训练类别的标签集，通过Softmax函数计算得到第二组Softtarget，并发送给Leader设备； S43、Leader设备将当前本地所有的Softtarget进行集成，并按照类别组成若干矩阵； S44、Leader设备对每一个类别的矩阵进行加权线性组合，之后从中选择损失最小的 Softtarget作为该类别的输出值； S45、Leader设备将每一个类别的输出值返回给attender设备； S46、每一Client设备基于每一个类别的输出值，以及本地计算得到的Softtarget， 计算更新本地Loss数据； S5、每组Client设备中的Leader设备将训练得到的全局模型参数返回给边缘服务器； S6、边缘服务器对接收到的所有全局模型参数进行聚合处理； S7、边缘服务器对聚合处理后的全局模型参数进行测试，得到联邦学习Loss数据； S8、若联邦学习Loss数据收敛，则联邦学习结束，否则将聚合处理后的全局模型参数下发给Leader设备，Leader设备按照聚合处理后的全局模型参数更新本地最近训练过的全局模型，之后跳转至步骤S4。

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