北京邮电大学田辉获国家专利权
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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于空中计算的联邦元学习系统及其优化方法与控制装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116011584B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211691797.5，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于空中计算的联邦元学习系统及其优化方法与控制装置是由田辉;王煜鑫;郑景桁;张平设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于空中计算的联邦元学习系统及其优化方法与控制装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于空中计算的联邦元学习系统及其优化方法与控制装置，各个训练用户设备在本地进行元学习的训练，并计算本地梯度，有助于提供全局模型的泛化能力，克服训练用户设备本地数据异构性的影响。同时，各个训练用户设备的本地梯度在相同的时频资源上发送至基站，有助于提高系统的频谱资源利用率。此外，预设的各个训练用户设备的功率约束有助于在完成基于空中计算的联邦元学习任务前提下，节约用户能耗。由于对各个训练用户设备的发送功率配置和基站的波束赋形向量进行了联合优化，使得基于空中计算的联邦元学习聚合过程得到全局优化，改善了联邦元学习的收敛性，实现更好的联邦元学习训练效果。
本发明授权基于空中计算的联邦元学习系统及其优化方法与控制装置在权利要求书中公布了：1.一种基于空中计算的联邦元学习系统，其特征在于，发送接收机结构包括至少一个训练用户设备和一个基站，各个用户设备使用一个功率分配因子控制本地梯度的发送功率，基站配置一个聚合波束赋形向量完成基于空中计算的本地梯度聚合；并采用如下步骤：当进入每一个训练轮次，负责进行本地训练的训练用户设备将其所拥有的数据样本等分为一个训练集和一个测试集；随后，训练用户设备基于该训练集的样本计算第一个梯度，并进行一次梯度下降，得到本地更新参数；然后，训练用户设备在本地更新参数的基础上，基于测试集的样本计算第二个梯度，并将第二个梯度上传至基站；基站按照空中计算的方式聚合各个用户设备的本地梯度，最后使用聚合梯度更新全局模型；所述的一个训练轮次包括一个本地训练周期和一个通信轮次，各个训练用户设备的本地梯度的上传过程在相同的时频资源上进行。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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