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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于超网络的联邦个性化人类活动识别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：CN121031817B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511078302.5，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种基于超网络的联邦个性化人类活动识别训练方法是由李青洋;王俊婷;王倩茹;彭延国;崔江涛设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超网络的联邦个性化人类活动识别训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于超网络的联邦个性化人类活动识别训练方法，包括：服务器随机选取多个客户端参与训练，并将嵌入网络参数广播至这些客户端。客户端接收到嵌入网络参数后，结合本地数据集生成嵌入描述向量，并上传至服务器。服务器根据每个客户端上传的嵌入描述向量生成对应的个性化模型参数，随后将其下发至客户端用于本地微调。微调完成后，客户端将个性化模型参数更新量上传至服务器，服务器据此更新超网络并生成嵌入描述向量更新量返回客户端。客户端结合嵌入空间‑个性化模型参数空间之间相似度一致性约束并根据嵌入描述向量更新量生成引导嵌入网络的更新梯度。服务器收集所有客户端上传的更新梯度并进行聚合，完成嵌入网络的更新。

本发明授权一种基于超网络的联邦个性化人类活动识别训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于超网络的联邦个性化人类活动识别训练方法，其特征在于，应用于包括服务器和多个客户端的人类活动识别个性化建模系统中，服务器部署有嵌入网络和超网络，每个客户端部署有嵌入网络；对应训练方法包括： 服务器随机选取客户端，并向被选中的客户端广播当前嵌入网络参数； 每个客户端收集并预处理本地人类活动数据，构建本地数据集，并基于所述本地数据集和所述嵌入网络参数生成自身的嵌入描述向量，并将所述嵌入描述向量发送于服务器； 服务器根据所有客户端发送的嵌入描述向量，利用超网络生成对应的个性化模型参数，并将所述个性化模型参数发送于各客户端； 每个客户端利用所述本地数据集对服务器发送的个性化模型参数进行微调得到个性化模型参数更新量，并将所述个性化模型参数更新量发送于服务器； 服务器利用反向传播算法并根据所述个性化模型参数更新量计算超网络梯度和嵌入描述向量更新量，将所述嵌入描述向量更新量发送于各客户端； 每个客户端根据所述嵌入描述向量更新量计算对应的第一嵌入网络梯度，并根据嵌入空间-个性化模型参数空间之间相似度一致性约束生成对应的第二嵌入网络梯度，根据所述第一嵌入网络梯度和所述第二嵌入网络梯度计算对应客户端的优化嵌入网络梯度，并将所有客户端的优化嵌入网络梯度发送于服务器； 服务器对所有优化嵌入网络梯度进行聚合处理，根据所述超网络梯度和聚合后的嵌入网络梯度完成嵌入网络和超网络的参数更新，以根据参数更新后的嵌入网络和超网络进行测试中个性化人类活动的识别。

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