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龍圖騰網獲悉南京郵電大學申請的專利一種面向分布式AI訓練業務的6G算力網絡自適應拆分聯邦學習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：CN119031415B 。

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：202411249269.3，技術領域涉及：H04W28/08；該發明授權一種面向分布式AI訓練業務的6G算力網絡自適應拆分聯邦學習方法是由朱曉榮;賀楚閎設計研發完成，并于2024-09-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種面向分布式AI訓練業務的6G算力網絡自適應拆分聯邦學習方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種面向分布式AI訓練業務的6G算力網絡自適應拆分聯邦學習方法，屬于通信網絡技術領域；方法為：建立6G算力網絡模型，并構建面向分布式AI訓練業務的自適應拆分聯邦學習模型；對各智能終端在模型訓練階段和模型聚合階段中的時延進行分析；構建業務總時延最小化優化問題；利用最短路徑搜索算法對模型訓練階段和模型聚合階段的模型分割方式、協作節點選擇與多域資源調度方式進行聯合優化。本發明通過多基站場景中的模型分割方式、節點選擇與多維資源分配的聯合優化，緩解單基站學習框架處理大量智能終端模型聚合帶來的網絡擁塞問題，適應實際網絡中異構的智能終端算力和差異化的信道質量，提升模型訓練的效率、泛化能力。

本發明授權一種面向分布式AI訓練業務的6G算力網絡自適應拆分聯邦學習方法在權利要求書中公布了：1.一種面向分布式AI訓練業務的6G算力網絡自適應拆分聯邦學習方法，其特征在于：該方法包括如下步驟： 步驟S1：建立6G算力網絡模型，并構建面向分布式AI訓練業務的自適應拆分聯邦學習模型； 所述6G算力網絡模型包括一個中心云服務器、個基站和個智能終端，基站用集合用表示，每個基站配備一個移動邊緣計算服務器； 步驟S2：定義無線通信模型，對各智能終端在模型訓練階段和模型聚合階段中的時延進行分析； 所述無線通信模型為將小區鏈路、協作鏈路和D2D鏈路使用總帶寬分別表示為，小區鏈路、協作鏈路和D2D鏈路三者使用頻段各不相同； 將每個基站分配到的正交信道資源用表示，滿足； 所有基站通過不同的高帶寬回程鏈路與中心云服務器連接，回程鏈路可達速率固定； 步驟S2-1：對各智能終端在模型訓練階段的時延進行分析； 步驟S2-2：對各智能終端在模型聚合階段的時延進行分析； 步驟S3：構建業務總時延最小化優化問題；將業務總時延最小化優化問題轉化為兩個子問題，兩個子問題包括子問題1和子問題2，子問題1為優化每一輪訓練迭代中模型訓練階段的訓練時延問題，子問題2為優化模型聚合階段的傳輸時延問題； 步驟S4：利用最短路徑搜索算法對模型訓練階段和模型聚合階段的模型分割方式、協作節點選擇與多域資源調度方式進行聯合優化。

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：210046 江蘇省南京市棲霞區廣月路30-06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”。