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龍圖騰網(wǎng)獲悉廣東工業(yè)大學(xué)申請的專利一種基于分布式系統(tǒng)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練方法及系統(tǒng)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：CN120106178B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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：202510030516.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/098；該發(fā)明授權(quán)一種基于分布式系統(tǒng)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練方法及系統(tǒng)是由蔣麗;劉浩賢;鐘澤濤;羅川柏;羅修鑫;謝勝利設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于分布式系統(tǒng)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及分布式機(jī)器學(xué)習(xí)和邊緣計(jì)算領(lǐng)域，更具體地，涉及一種基于分布式系統(tǒng)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練方法及系統(tǒng)，首先構(gòu)建聯(lián)邦模型；通過SAC算法計(jì)算用戶節(jié)點(diǎn)的調(diào)度策略；所述調(diào)度策略對用戶節(jié)點(diǎn)進(jìn)行劃分，將聯(lián)邦模型分配給劃分后的用戶節(jié)點(diǎn)，劃分后的用戶節(jié)點(diǎn)通過本地訓(xùn)練數(shù)據(jù)對聯(lián)邦模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到局部聯(lián)邦模型；所述中心服務(wù)器將局部聯(lián)邦模型的參數(shù)進(jìn)行聚合，得到訓(xùn)練好的全局聯(lián)邦模型。本發(fā)明通過調(diào)度策略動態(tài)地分配訓(xùn)練任務(wù)和調(diào)度用戶節(jié)點(diǎn)，在降低系統(tǒng)整體延遲的同時，確保全局聯(lián)邦模型的訓(xùn)練高精度，有效地提升分布式環(huán)境中模型訓(xùn)練的效率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于分布式系統(tǒng)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于分布式系統(tǒng)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練方法，其特征在于，包括以下步 驟： S1：構(gòu)建聯(lián)邦模型，以最小化聯(lián)邦模型訓(xùn)練的總時延為目標(biāo)，設(shè)置目標(biāo)函數(shù) 和約束條件；其中，所述目標(biāo)函數(shù)和約束條件，包括： 約束函數(shù):∑k∈K∑m∈MBmt≤Bmax ∑k∈K∑m∈MEmt≤Emax 其中，∑k∈K∑m∈MBmt為第t時刻所有用戶節(jié)點(diǎn)的頻譜資源之和，Bkt為第t時刻第k邊緣服務(wù)器的頻譜資源，Bmax為最大可用的頻譜資源，Tk為第k邊緣 服務(wù)器的訓(xùn)練時延，ak為第k邊緣服務(wù)器執(zhí)行的動作，Bk為第k邊緣服務(wù)器的頻 譜資源， ∑k∈K∑m∈MEmt為第t時刻第k邊緣服務(wù)器分配給第m用戶節(jié)點(diǎn)在訓(xùn)練過程中產(chǎn)生的能耗，Emax為最大可用的訓(xùn)練能耗，F(xiàn)wm,dm為聯(lián)邦模型Wm在樣本數(shù)據(jù)dm上的準(zhǔn)確度，Dm為總樣本數(shù)據(jù)，F(xiàn)min為聯(lián)邦模型準(zhǔn)確度閾值，為邊緣服務(wù)器到用戶節(jié)點(diǎn)的通信速率閾值，rk,m為第t時刻第k邊緣服務(wù)器的通信速率，K為邊緣服務(wù)器的數(shù)量； S2：通過SAC算法計(jì)算用戶節(jié)點(diǎn)的調(diào)度策略，包括： πbest為最優(yōu)調(diào)度策略，所述最優(yōu)調(diào)度策略包括計(jì)算任務(wù)卸載比例，為調(diào)度 策略的期望，為動作a和狀態(tài)s的軟Q函數(shù)，πa|s為動作a和狀態(tài)s的策略熵； S3：所述調(diào)度策略對用戶節(jié)點(diǎn)進(jìn)行劃分，將聯(lián)邦模型分配給劃分后的用戶節(jié) 點(diǎn)，劃分后的用戶節(jié)點(diǎn)通過本地訓(xùn)練數(shù)據(jù)對聯(lián)邦模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到局部聯(lián)邦模型； S4：所述劃分后的用戶節(jié)點(diǎn)將局部聯(lián)邦模型上傳至邊緣服務(wù)器，所述邊緣服務(wù)器將局部聯(lián)邦模型的參數(shù)進(jìn)行聚合后，得到聚合的局部聯(lián)邦模型； S5：所述邊緣服務(wù)器將聚合后的局部聯(lián)邦模型上傳至中心服務(wù)器，所述中心服務(wù)器將局部聯(lián)邦模型的參數(shù)進(jìn)行聚合，得到訓(xùn)練好的全局聯(lián)邦模型。

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