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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利基于语义共振与专家选择的联邦学习方法、装置及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：CN121543670B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610056270.7，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权基于语义共振与专家选择的联邦学习方法、装置及设备是由杨淼;陈俊清;朱顺痣;洪学敏;李林;刘莉;林政;方子涵设计研发完成，并于2026-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义共振与专家选择的联邦学习方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供的基于语义共振与专家选择的联邦学习方法、装置及设备，涉及分布式机器学习技术领域。本发明通过接收服务器端下发的语义锚点矩阵，然后进行语义特征提取得到语义特征向量并归一化；接着引入温度系数计算语义共振得分并映射得到语义共振概率；统计所有本地样本的语义共振概率得到客户端级语义相关度指标，计算综合语义匹配评分得到专家选择集合，接收服务器端传送的专家选择集合中的模型参数信息，并引入门控权重执行本地前向计算，得到专家模型输出结果；最后进行本地训练优化，并将更新的参数信息上传至服务器端，以在服务器端完成选择性聚合更新。本发明能够显著降低通信开销，提升专家选择的语义可解释性与Non‑IID数据适应能力。

本发明授权基于语义共振与专家选择的联邦学习方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于语义共振与专家选择的联邦学习方法，应用于客户端，其特征在于，包括： S1，接收服务器端下发的语义锚点矩阵；其中，所述语义锚点矩阵由服务器端根据任务需求为每个专家子模型预先配置的唯一语义锚点构成并经正交分解与归一化得到的正交矩阵； S2，从本地数据集中随机选取本地样本进行语义特征提取，得到语义特征向量，并进行归一化； S3,基于归一化后的语义特征向量与所述语义锚点矩阵，引入温度系数对每个本地样本计算语义共振得分，并映射得到语义共振概率； S4,统计所有本地样本的语义共振概率，得到包含平均语义相关度、专家覆盖率与共振不确定性的客户端级语义相关度指标； S5,基于所述客户端级语义相关度指标，计算综合语义匹配评分以评估各专家子模型与本地样本数据之间的匹配程度，得到专家选择集合； S6,接收服务器端传送的所述专家选择集合中的专家子模型参数信息，并引入基于所述语义共振得分的门控权重执行本地前向计算，得到专家模型输出结果； S7,基于所述专家模型输出结果进行本地训练优化，并将训练完成后更新的所述专家选择集合的参数信息上传至服务器端，以在服务器端完成对专家子模型参数的选择性聚合更新； 其中，所述语义共振得分的计算公式为： ； 其中，表示本地样本与第i个专家子模型之间的语义共振得分；为归一化后的语义特征向量；T为转置符号；为温度系数，用于调节专家选择的集中程度；为第i个专家子模型对应的语义锚点向量； 所述语义共振概率的计算公式为： ； 其中，表示本地样本对第i个专家子模型的语义共振概率；为专家子模型的数量；为指数函数。

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