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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种基于概率分布尖峰性质的动态自适应专家分配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：CN121567636B 。

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：202610091066.9，技术领域涉及：H04L45/02；该发明授权一种基于概率分布尖峰性质的动态自适应专家分配方法是由李林;郑珍华;朱顺痣;洪学敏;林政;方子涵;杨淼设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于概率分布尖峰性质的动态自适应专家分配方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于概率分布尖峰性质的动态自适应专家分配方法，涉及专家分配技术领域，该方法的核心在于提出一种尖峰自适应路由机制，其通过分析模型输出的概率分布的尖峰程度，动态调整专家选择阈值，以替代传统的固定阈值或固定专家数量的路由策略。具体包括：对于每个输入数据，计算其概率分布的尖峰度量，并根据该度量值动态生成一个自适应阈值；依据该阈值从专家集合中选择一个专家子集，并计算其归一化权重；最终由选中的专家子集加权计算输出。在联邦学习框架下，客户端仅将选中专家的参数上传至服务器进行聚合，而未选中的专家参数保留在本地继续训练。

本发明授权一种基于概率分布尖峰性质的动态自适应专家分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于概率分布尖峰性质的动态自适应专家分配方法，其特征在于，包括： 获取输入的令牌，依次对所述令牌进行概率分布计算、熵计算以及归一化处理，得到概率分布和归一化熵； 采用动态阈值调整机制，根据预设的基础阈值和归一化熵对阈值进行调整； 按降序对所述概率分布进行排列，并计算各专家模型的累积概率，对累积概率与调整后的阈值进行比较，筛选生成专家集合，其中，专家集合中的专家模型为已训练好的专家模型； 将专家集合的待上传参数和本地数据量上传至服务器，对全局模型进行更新，并将更新后的全局模型的全局专家学习通用特征下发至各个专家模型中，以供各专家模型进行训练； 引入多尺度阈值调整机制，基于网络层次结构和数据复杂度，设计分层阈值策略，其公式为：，为多尺度动态阈值，L为网络层数，为层权重，为层相关缩放因子，为第l个归一化熵，为基础阈值； 增加正则化约束项，其公式为：，为正则化后的最终阈值，为双曲正切函数，为正则化强度，为平滑因子，为历史阈值均值，为阈值。

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厦门理工学院，其通讯地址为：361024 福建省厦门市集美区理工路600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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