东北大学毕远国获国家专利权
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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于集群拓展的车联网联邦动态稀疏训练方法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：CN119906969B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510112688.0，技术领域涉及：H04W4/40；该发明授权一种基于集群拓展的车联网联邦动态稀疏训练方法是由毕远国;刘浩璐;项天敖;郅明见;佟懿轩;王侃设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于集群拓展的车联网联邦动态稀疏训练方法在说明书摘要公布了：本发明属于车联网网络通信领域，公开一种基于集群拓展的车联网联邦学习动态稀疏训练方法。构建车联网场景下分层联邦学习训练架构：所述车联网场景下分层联邦学习训练架构为客户端‑服务器两层结构，包括边缘服务器和道路系统；基于车联网场景下分层联邦学习训练架构进行联邦动态稀疏训练：在边缘服务器的协调与管理下，训练节点基于本地数据训练稀疏网络结构，周期性地根据预定义的重构更新标准对稀疏网络结构进行更新；最终，在边缘服务器聚合并重构出一个满足目标稀疏度的全局网络结构。
本发明授权一种基于集群拓展的车联网联邦动态稀疏训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于集群拓展的车联网联邦动态稀疏训练方法，其特征在于，构建车联网场景下分层联邦学习训练架构：所述车联网场景下分层联邦学习训练架构为客户端‑服务器两层结构，包括边缘服务器和道路系统；基于车联网场景下分层联邦学习训练架构进行联邦动态稀疏训练：在边缘服务器的协调与管理下，训练节点基于本地数据训练稀疏网络结构，周期性地根据预定义的重构更新标准对稀疏网络结构进行更新；最终，在边缘服务器聚合并重构出一个满足目标稀疏度的全局网络结构。
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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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