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龍圖騰網(wǎng)獲悉暨南大學(xué)申請的專利一種基于自引導(dǎo)進化策略的通信優(yōu)化聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119940478B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510007584.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/098；該發(fā)明授權(quán)一種基于自引導(dǎo)進化策略的通信優(yōu)化聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法是由翁健;張楚山;翁嘉思;劉家男;鄧存樂設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-03向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于自引導(dǎo)進化策略的通信優(yōu)化聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于自引導(dǎo)進化策略的通信優(yōu)化聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法，屬于隱私計算技術(shù)領(lǐng)域，包括：用戶使用前幾輪的全局模型梯度向量從實數(shù)空間中劃分為主空間及其正交補空間，并分別在其中抽取偽隨機評估向量；通過將高維的模型梯度向量轉(zhuǎn)化為多個偽隨機評估向量的適應(yīng)度值并發(fā)送給服務(wù)器；服務(wù)器聚合本地適應(yīng)度值并使用評估向量計算得到全局梯度向量，同時將全局適應(yīng)度值發(fā)送給用戶，用戶和服務(wù)器基于所述全局適應(yīng)度值和所述偽隨機評估向量計算得到本輪的全局梯度向量，并更新全局模型。本發(fā)明不僅能夠顯著減少通信開銷，還能通過自適應(yīng)地利用歷史估計梯度來提高搜索方向的有效性，從而加速收斂并提高模型性能。

本發(fā)明授權(quán)一種基于自引導(dǎo)進化策略的通信優(yōu)化聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于自引導(dǎo)進化策略的通信優(yōu)化聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟一、服務(wù)器初始化全局模型參數(shù)和隨機數(shù)種子并發(fā)送給各個用戶； 步驟二、用戶通過本地數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，獲得本地梯度向量；基于預(yù)設(shè)輪數(shù)的全局梯度向量與所述隨機數(shù)種子從實數(shù)空間劃分出子空間，在所述子空間中抽取若干個偽隨機評估向量；計算每個偽隨機向量對所述本地梯度向量的本地適應(yīng)度值，反饋至服務(wù)器； 步驟三、服務(wù)器基于各個用戶反饋的本地適應(yīng)度值計算全局適用度值，并發(fā)送至各個用戶； 步驟四、用戶和服務(wù)器基于所述全局適應(yīng)度值和所述偽隨機評估向量計算得到本輪的全局梯度向量，并更新全局模型； 重復(fù)步驟二至步驟四，持續(xù)更新全局模型。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人暨南大學(xué)，其通訊地址為：510632 廣東省廣州市天河區(qū)黃埔大道西601號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。