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龍圖騰網獲悉南京郵電大學申請的專利基于三維網格的聯邦學習客戶端優化調度方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117217299B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311331106.5，技術領域涉及：G06N3/098；該發明授權基于三維網格的聯邦學習客戶端優化調度方法是由吳家皋;蔣宇棟;易婧;劉林峰設計研發完成，并于2023-10-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于三維網格的聯邦學習客戶端優化調度方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于三維網格的聯邦學習客戶端優化調度方法，包括如下步驟：S1，以客戶端的訓練速度、訓練數據量和訓練數據均方差定義三維坐標，將該空間劃分為三維網格單元；S2，根據客戶端的三維屬性將其分配到相應的網格單元中；S3，每輪訓練時，中央服務器根據設定的三維下標概率確定網格單元并從中選擇相應的客戶端直到客戶端數量達到每輪訓練的要求；S4，中央服務器將全局模型參數分發給選定的客戶端進行本地訓練，S5，訓練后的模型參數和模型精度數據由中央服務器聚合更新全局模型；S6，重復S1?S5，直到模型達到訓練精度。相較于現有算法，本發明考慮聯邦學習中各種異構性，提高聯邦學習的訓練速度和模型精度。

本發明授權基于三維網格的聯邦學習客戶端優化調度方法在權利要求書中公布了：1.一種基于三維網格的聯邦學習客戶端優化調度方法，其特征在于：包括如下步驟： S1，以客戶端i的訓練速度、訓練數據量和訓練數據均方差定義三維坐標，并將空間劃分為三維網格單元； S2，根據所述客戶端i的三維屬性將其分配到相應的網格單元中； S3，在每輪訓練時，中央服務器根據設定的三維下標概率確定所述網格單元并從中選擇相應的所述客戶端i直到所述客戶端i數量達到每輪訓練的要求； 所述S3包括如下步驟： S31，所述中央服務器隨機初始化全局模型； S32，初始化已選客戶端集合S為空，對于每輪聯邦學習，中央服務器要求選擇個所述客戶端i參與模型訓練； 其中，所述S用于表示集合； 所述S32包括如下步驟： S321，以概率選擇網格單元在x維度上的下標lx，概率的表達式為： S322，以概率選擇網格單元在y維度上的下標ly，概率的表達式為： S323，以概率選擇網格單元在z維度上的下標lz，概率的表達式為： S324，從網格單元Celllx,ly,lz中任意選取不超過個且不在集合S中的客戶端，并將其加入集合S中； S325，若則繼續執行所述步驟S321，否則進入步驟S4； 其中，所述所述所述分別用于表示選擇網格單元在x、y、z維度上的下標lx、ly、lz的概率，所述Lx、所述Ly、所述Lz分別用于表示x，y，z維度上的網格劃分數量； S4，所述中央服務器將全局模型參數分發給選定的所述客戶端i進行本地訓練； S5，訓練后的所述模型參數和模型精度數據由所述中央服務器聚合更新全局模型； S6，重復S1-S5，直到所述模型達到訓練精度。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京郵電大學，其通訊地址為：210003 江蘇省南京市鼓樓區新模范馬路66號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。