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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于客户端成簇的混合联邦分割学习的模型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：CN116842380B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310686128.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于客户端成簇的混合联邦分割学习的模型训练方法是由黄联芬;范旭伟;黄邦振;程志鹏;陈宁设计研发完成，并于2023-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于客户端成簇的混合联邦分割学习的模型训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种根据本发明实施例的基于客户端成簇的混合联邦分割学习的模型训练方法，包括每个学习客户端根据成簇策略与其周围的辅助客户端进行分簇，以得到多个学习簇；根据簇头选定策略在每个学习簇中选择一个特殊的客户端作为簇头，以便本地基站根据基站带宽分配策略为簇头分配带宽；簇头根据本地基站分配的带宽获取本地基站下发的全局模块，簇头根据模型切分和分配策略将全局模型切分为多个模型段，并分发给所有簇成员进行协作训练；簇头收集簇内的所有簇成员训练好的本地模型并将其上传至本地基站，以便本地基站将簇头上传的本地模型进行聚合，不仅用户计算、存储和通信负载小，而且用户并行度、对用户非独立同分布数据敏感度高。

本发明授权基于客户端成簇的混合联邦分割学习的模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于客户端成簇的混合联邦分割学习的模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 每个学习客户端根据成簇策略与其周围的辅助客户端进行分簇，以得到多个学习簇，其中，每个学习簇中有且只有一个学习客户端，且分簇后的每个学习簇中可不包括辅助客户端或者包括数量不等的辅助客户端； 根据簇头选定策略在每个学习簇中选择一个特殊的客户端作为簇头，以便本地基站根据基站带宽分配策略为每个学习簇的簇头分配带宽； 每个学习簇的簇头根据本地基站分配的带宽获取本地基站下发的全局模块，每个学习簇的簇头根据模型切分和分配策略将全局模型切分为多个模型段，并分发给学习簇中的所有簇成员进行协作训练，以便完成簇内训练； 每个学习簇的簇头收集簇内的所有簇成员训练好的本地模型并将其上传至本地基站，以便本地基站将每个学习簇的簇头上传的本地模型进行聚合，完成全局模型更新； 其中，全局模块可通过个切分层将模型切分成个模型段，所有切分层的集合可表示为用一个0-1二元变量sl,q表示切分层q∈Q是否被选中，sl,q＝1表示在学习簇l中切分层q被选中，否则sl,q＝0，学习簇l的模型切分和分配策略可用向量sl＝{sl,1,sl,2,...,sl,Q}表示；在每个学习簇中，任意一个簇成员有且仅有一个模型段，并且只能训练自身所拥有的模型段和转发自身模型段的输出，其中，如果学习簇l中某个成员没有计算资源，但是拥有充足的通信资源，可认为其被分配一个计算负载为0的虚拟模型段，并且只作为一个通信中继参与协作训练，因此，在给定成簇策略cl下，模型切分和分配策略需满足以下条件: 其中，根据给定的成簇策略cl、簇成员的计算能力簇成员之间的直连D2D通信速率Q+1层模型网络的计算负载和相应通信负载计算每个学习簇中每个簇成员i∈cl的计算负载因子遍历整个学习簇中每个簇成员，计算从当前切分层q到找到下一个新的切分层q′，以满足以便实现模切分和分配策略。

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