买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于模型损失容忍度的联邦学习设备调度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：CN117172333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202311133647.7，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于模型损失容忍度的联邦学习设备调度方法是由刘旭;张衡;朱晓荣;杨龙祥;朱洪波设计研发完成，并于2023-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模型损失容忍度的联邦学习设备调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模型损失容忍度的联邦学习设备调度方法。所述方法包括：首先服务器获取终端设备上传的终端设备信息；其次，在服务器的判决器中设置模型所能容忍模型损失的阈值；然后判决器根据终端设备信息计算对应终端设备当前信道的误码率，依据阈值和误码率进行设备选择；最后，由选择出的设备进行联邦学习训练，并将训练后的本地模型参数上传至服务器端进而执行聚合操作更新全局模型，并将更新后的全局模型传输给参与训练的终端设备进行新一轮训练更新本地模型，不断迭代上述过程直至模型收敛。最后通过仿真实验验证了采用本发明方法模型能够获得更高准确率。

本发明授权基于模型损失容忍度的联邦学习设备调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型损失容忍度的联邦学习设备调度方法，其特征在于，包括： 服务器获取终端设备上传的终端设备信息，根据终端设备信息计算对应终端设备当前信道的误码率；其中所述终端设备信息包括传输功率、信道带宽、信道增益和噪声功率谱密度； 将所述误码率与判决器中设置的容忍阈值进行比较，当误码率小于判决器中设置的阈值时，选取对应的终端设备参与训练，判决器将参与训练的终端设备选择结果交给服务器； 服务器将初始全局模型发送给参与训练的终端设备； 终端设备利用本地训练数据集对初始全局模型进行本地训练得到训练后的本地模型； 以训练后的本地模型和全局模型收敛为目标，迭代执行以下循环步骤：服务器获取所有参与训练的终端设备训练后的本地模型参数，对本地模型参数进行聚合得到更新后的全局模型，并将更新后的全局模型传输给参与训练的终端设备；各终端设备根据接收的全局模型更新本地模型并进行新一轮训练，更新训练后的本地模型； 服务器根据不同的训练任务构建相应的初始全局模型；搭建判决器，根据初始全局模型设置容忍阈值，并将模型参数分为前层参数、中层参数、后层参数，按照顺序对前层参数、中层参数、后层参数分别设置不同的容忍阈值； 其中，服务器获取终端设备上传的终端设备信息，根据终端设备信息计算对应终端设备当前信道的误码率，包括： 根据终端设备的传输功率、信道带宽、信道增益和噪声功率谱密度，计算得到对应终端设备的信噪比； ， 其中为终端设备i的传输功率，为信道增益，B为信道带宽，为噪声功率谱密度； 根据终端设备的信噪比计算得到对应终端设备当前信道的误码率； ， 其中，终端设备i采用M-QAM调制方式表示为，其中u表示时隙索引，l表示子信道数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京邮电大学，其通讯地址为：210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。