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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于主成分分析的工业物联网联邦学习方法及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：CN119721296B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202411891430.7，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于主成分分析的工业物联网联邦学习方法及系统是由吕洪涛;刘之恒;刘磊;崔立真;郭伟设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于主成分分析的工业物联网联邦学习方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了基于主成分分析的工业物联网联邦学习方法及系统，涉及智能工业制造及模型估值技术领域，包括：获取所有工厂参与者上传的模型参数，利用模型参数构建模型参数矩阵；采用主成分分析法对模型参数矩阵进行数据降维，并计算模型参数矩阵的协方差矩阵，对协方差矩阵使用特征值分解获取模型参数矩阵的主成分；基于模型参数矩阵的主成分计算特定本地模型与其他本地模型之间的相似度和差异度；根据计算得到的相似度和差异度结果，将相似度和差异度中的最小值作为模型贡献度；基于模型贡献度，使用类SoftMax函数进行转化并计算对应的权重，将模型贡献度转化得到的权重应用于聚合全局模型，从而得到新权重下的全局模型。

本发明授权基于主成分分析的工业物联网联邦学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于主成分分析的工业物联网联邦学习方法，其特征在于，包括： 获取所有工厂参与者上传的模型参数，利用模型参数构建模型参数矩阵； 采用主成分分析法对模型参数矩阵进行数据降维，并计算模型参数矩阵的协方差矩阵，对协方差矩阵使用特征值分解获取模型参数矩阵的主成分； 基于模型参数矩阵的主成分计算特定本地模型与其他本地模型之间的相似度和差异度，包括：计算其他模型参数矩阵的协方差矩阵在特定模型参数矩阵每个主成分上的向量及其特征值大小，将特定本地模型与其他本地模型的特征值两两比较，计算相似度和差异度，将特征向量的相交部分之积作为相似度，为： 相差部分之积作为差异度，为： 其中，和分别表示参与者和之间的相似度和差异度，为被选择主成分的数量，为参与者的第个主成分上的特征值，表示参与者的参数矩阵在主成分上的特征值； 根据计算得到的相似度和差异度结果，将相似度和差异度中的最小值作为模型贡献度； 基于模型贡献度，使用类SoftMax函数进行转化并计算对应的权重，将模型贡献度转化得到的权重应用于聚合全局模型，从而得到新权重下的全局模型。

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山东大学，其通讯地址为：250101 山东省济南市高新区舜华路1500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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