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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于联邦学习的局部模型的构建方法、装置及相关设备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：CN116362323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310157917.1，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权基于联邦学习的局部模型的构建方法、装置及相关设备是由王光宇;田海江;张平;刘晓鸿设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习的局部模型的构建方法、装置及相关设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于联邦学习的局部模型的构建方法、装置及相关设备，所述方法包括利用每个客户端对教师模型进行迭代训练，直至教师模型收敛为止；利用每个客户端对第二学生模型进行训练，得到收敛的第二学生模型，并将收敛的第二学生模型的参数发送至服务器端；利用服务器端对聚合模型进行参数替换，对参数替换后的聚合模型进行迭代训练，直至参数替换后的聚合模型收敛为止；利用服务器端对第一学生模型进行训练，得到收敛的第一学生模型，并发送至每个客户端；利用每个客户端对收敛的第一学生模型进行参数调整，将调整后的第一学生模型作为每个客户端的局部模型，解决了现有技术中在联邦学习过程中服务器端与客户端的通信开销过高的技术问题。

本发明授权基于联邦学习的局部模型的构建方法、装置及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的局部模型的构建方法，其特征在于，应用于联邦学习系统，所述联邦学习系统包括服务器端和多个客户端，在所述服务器端部署有聚合模型和第一学生模型，在每个客户端中分别部署教师模型和第二学生模型，所述聚合模型为基于全部第二学生模型聚合得到的；所述方法，包括： 基于每个客户端的本地数据集，利用每个客户端对所述教师模型进行迭代训练，直至所述教师模型收敛为止； 基于每个客户端的收敛的教师模型，利用每个客户端对所述第二学生模型进行训练，以得到收敛的第二学生模型，并将所述收敛的第二学生模型的参数发送至所述服务器端； 基于全部收敛的第二学生模型的参数，利用所述服务器端对所述聚合模型进行参数替换，基于所述服务器端的数据集，利用所述服务器端对所述参数替换后的聚合模型进行迭代训练，直至所述参数替换后的聚合模型收敛为止； 基于收敛的聚合模型，利用所述服务器端对所述第一学生模型进行训练，以得到收敛的第一学生模型，并将所述收敛的第一学生模型发送至每个客户端； 基于所述收敛的第一学生模型和每个客户端的本地数据集，利用每个客户端对所述收敛的第一学生模型进行参数调整，将调整后的第一学生模型作为每个客户端的局部模型。

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