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龙图腾网获悉南京上铁电子工程有限公司申请的专利联邦学习方法及相关设备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：CN115801793B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202211168276.1，技术领域涉及：H04L67/1023；该发明授权联邦学习方法及相关设备是由郑凤;倪斌设计研发完成，并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本联邦学习方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种联邦学习方法及相关设备。通过综合考虑边缘服务器的时延信息、能耗信息和数据标签分布信息，从若干边缘服务器中确定目标边缘服务器以参与全局模型的训练，从而减少联邦学习过程的能耗并提高全局模型的收敛速度，进而提升联邦学习的学习精度。本申请的方案，解决了由于边缘服务器的异构性造成数据标签分布不均匀而导致低分类准确度的问题。

本发明授权联邦学习方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习方法，其特征在于，通过中心服务器实现，所述方法包括： 获取若干边缘服务器的时延信息、能耗信息和数据标签分布信息；其中，所述数据标签分布信息包括数据样本的数量、数据标签类型的数量以及每种所述数据标签类型的占比； 响应于所述边缘服务器的所述时延信息、所述能耗信息和所述数据标签分布信息满足预先设定的约束条件，将对应的边缘服务器确定为若干备选边缘服务器；根据所述若干备选边缘服务器生成若干组合；其中，所述组合中的所述备选边缘服务器的数量小于或者等于预先设定的数量阈值； 根据所述组合中的边缘服务器的数据标签分布信息，计算得到所述组合的全局距离；其中，所述全局距离表征所述组合中的边缘服务器之间数据标签分布的偏度； 响应于所述组合的全局距离小于或者等于预先设定的全局距离阈值，根据预先确定的分配权重，计算所述组合中的边缘服务器的能耗信息和所述全局距离的加权和，将所述加权和最小的组合作为目标组合，并将所述目标组合中的所述备选边缘服务器确定为目标边缘服务器； 其中，所述全局距离是通过以下公式计算得到的： GD; 其中，GD表示全局距离；边缘服务器的数量为N个，且n；C表示数据标签类型的数量，且；Dn表示第n个边缘服务器的数据样本的数量；表示数据标签类型为第i种；表示第n个边缘服务器中第i种数据标签类型的占比；为第i种数据标签类型的全局比例； 将全局模型的参数发送至所述目标边缘服务器； 获取所述目标边缘服务器发送的训练后的全局模型的参数；其中，所述训练后的全局模型的参数是所述目标边缘服务器基于本地数据训练得到的； 聚合所述训练后的全局模型的参数，得到更新的全局模型的参数； 将所述更新的全局模型的参数发送至所述目标边缘服务器。

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南京上铁电子工程有限公司，其通讯地址为：211111 江苏省南京市江宁区东山街道石羊路268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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