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龍圖騰網獲悉山東省計算中心(國家超級計算濟南中心);山東金煜電子科技有限公司申請的專利一種結合SVD和K-means的異構分布式魯棒學習梯度聚合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：CN120106247B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510266896.6，技術領域涉及：G06N20/00；該發明授權一種結合SVD和K-means的異構分布式魯棒學習梯度聚合方法是由楊明;李彩云;吳曉明;魏鵬;徐波;苑洪濤;王鑫;陳振婭;劉臣勝;穆超設計研發完成，并于2025-03-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種結合SVD和K-means的異構分布式魯棒學習梯度聚合方法在說明書摘要公布了：本發明屬于分布式機器學習的技術領域，更具體地，涉及一種結合SVD和K?means的異構分布式魯棒學習梯度聚合方法。所述方法包括：構建一個分布式學習系統；利用隨機梯度下降算法計算梯度并上傳至參數服務器；計算梯度的SVD分數；計算梯度的K?means分數；結合SVD分數和K?means分數，計算每個節點的綜合分數，并選擇綜合分數最高的n?f個梯度進行平均聚合，得到最終的全局梯度，將聚合得到的全局梯度用于參數更新。本發明在異構分布式機器學習系統中，能夠有效識別和剔除拜占庭節點，從而提高異構分布式機器學習系統的性能。

本發明授權一種結合SVD和K-means的異構分布式魯棒學習梯度聚合方法在權利要求書中公布了：1.一種結合SVD和K-means的異構分布式魯棒學習梯度聚合方法，其特征在于，所述方法包括： S1、構建一個具有參數服務器和n個節點的分布式學習系統，所述節點分為誠實節點和拜占庭節點； S2、誠實節點從本地分類數據集中抽取部分數據樣本利用隨機梯度下降算法計算梯度，并將計算得到的梯度信息上傳至參數服務器； S3、參數服務器對所有節點提交的梯度矩陣進行奇異值分解，通過提取奇異值及對應的特征向量，計算梯度的SVD分數； S4、參數服務器使用K-means聚類算法將所有節點的梯度進行聚類，得到k個聚類中心，并記錄每個節點與其聚類中心的距離，根據距離，計算梯度的K-means分數； S5、結合SVD分數和K-means分數，計算每個節點的綜合分數，并選擇綜合分數最高的n-f個梯度進行平均聚合，得到最終的全局梯度，將聚合得到的全局梯度用于全局模型參數更新，具體步驟如下： S51、將SVD分數和K-means分數結合，得到每個節點的綜合分數： （1） 式（1）中，表示節點i的綜合分數，表示節點i的SVD分數，表示節點i的K-means分數，表示節點j的SVD分數，表示節點j的K-means分數； S52、選擇綜合分數最高的n-f個節點發送的梯度進行平均聚合，計算全局梯度： （2） S53、使用全局梯度更新全局模型參數： （3） 式（3）中，表示第t+1次迭代時的全局模型參數，是第t次迭代時的全局模型參數，表示學習率； S54、使用該方法持續對全局模型參數進行迭代，直至滿足目標函數或達到設定的最大迭代次數為止。

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山東省計算中心(國家超級計算濟南中心);山東金煜電子科技有限公司，其通訊地址為：250000 山東省濟南市歷下區經十路東首科學院路19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”。