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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种模型训练方法、系统、设备及介质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：CN120781110B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511140583.2，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种模型训练方法、系统、设备及介质是由陈杨;赵祉岳;孙晓燕;李亚东;韩冬;董犇;彭阳;陆佳锰;李翔翔;许恒设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种模型训练方法、系统、设备及介质，属于特征提取技术领域，其方法包括如下步骤：收集训练统计信息和客户端的特征聚类标签，并根据训练统计信息和客户端的特征聚类标签将客户端划分为主体客户端和辅助客户端，其中，训练统计信息由服务端分发给每个客户端的本地模型独立训练确定，特征聚类标签预先对客户端的本地数据特征提取并聚类确定；接收主体客户端本地模型并进行平均聚合，得到主体模型；根据辅助客户端的训练统计信息选择辅助客户端，并将所选择的辅助客户端的本地模型进行动态加权聚合，得到辅助模型；使用辅助模型对主体模型的参数进行更新，得到训练好的全局模型。本发明能够加快模型训练的收敛速度。

本发明授权一种模型训练方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括如下步骤： 通过服务端收集训练统计信息和客户端的日特征聚类标签，将训练统计信息最接近所有客户端的训练统计信息的中位数的客户端作为统计中心客户端；将服务端日特征聚类标签标定的聚类簇中心作为聚类中心客户端；将统计中心客户端和聚类中心客户端之外的客户端作为辅助客户端，其中，所述训练统计信息由服务端分发给每个客户端的本地模型独立训练确定，所述日特征聚类标签预先对客户端的本地数据特征提取并聚类确定，所述训练统计信息包括客户端数据量、本地训练误差、数据波动频率、损失值、模型梯度和收敛速度，用于划分主体客户端和辅助客户端的训练统计信息包括客户端数据量、本地训练误差、数据波动频率；用于形成客户端参与权重集群的训练统计信息包括本地训练误差、损失值、模型梯度和收敛速度；所述主体客户端包括统计中心客户端和聚类中心客户端； 通过服务端接收主体客户端训练后的本地模型并进行平均聚合，得到主体模型；服务端根据辅助客户端的训练统计信息选择参与服务端聚合的辅助客户端，并将所选择的训练后的辅助客户端的本地模型进行动态加权聚合，得到辅助模型；使用辅助模型对主体模型的参数进行更新，得到训练好的全局模型。

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