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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种面向边缘计算的联邦学习客户端动态筛选与联合激励优化系统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：CN121168698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511294190.7，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种面向边缘计算的联邦学习客户端动态筛选与联合激励优化系统是由丁兴建;王佳俊;郭剑雄;李建强;宿浩茹;赵青设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向边缘计算的联邦学习客户端动态筛选与联合激励优化系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向边缘计算的联邦学习客户端动态筛选与联合激励优化系统，包括：动态质量感知筛选模块、双向激励协同模块和轻量化策略求解模块；动态质量感知筛选模块，用于在联邦迭代前，根据各个客户端的数据质量智能筛选目标价值客户端参与训练；双向激励协同模块，用于基于聚合器和筛选出的客户端，利用轻量化策略求解模块求解出最优策略组合，根据最优策略组合优化聚合器与客户端决策；轻量化策略求解模块，用于计算聚合器的最优奖励策略和各个客户端的最优数据贡献策略，获取最优策略组合。本发明建立了边缘场景中聚合器与以边缘设备为代表的客户端之间的激励交互，在未知客户端数据质量的情况下提升全局模型精度，避免激励不公平。

本发明授权一种面向边缘计算的联邦学习客户端动态筛选与联合激励优化系统在权利要求书中公布了：1.一种面向边缘计算的联邦学习客户端动态筛选与联合激励优化系统，其特征在于，包括：动态质量感知筛选模块、双向激励协同模块和轻量化策略求解模块； 所述动态质量感知筛选模块，用于在联邦迭代前，根据各个客户端的数据质量智能筛选目标价值客户端参与训练； 所述双向激励协同模块，用于基于聚合器和筛选出的客户端，利用轻量化策略求解模块求解出最优策略组合，根据所述最优策略组合优化聚合器与客户端决策； 根据所述最优策略组合优化聚合器与客户端决策包括： 步骤一、设定博弈迭代次数上限，随机初始化聚合器奖励决策； 步骤二、各个客户端根据聚合器初始化后的奖励策略，通过轻量化策略求解模块计算当前博弈迭代内最优数据贡献策略； 步骤三、聚合器根据各个客户端的当前博弈迭代内最优数据贡献策略，通过轻量化策略求解模块计算当前博弈迭代内最优奖励策略； 步骤四、重复步骤二、三，直到迭代次数达到上限，或直到本次迭代得到的聚合器、各个客户端的策略与上次迭代得到的策略一致，则停止迭代，获取优化后的聚合器和客户端决策； 各个客户端根据聚合器初始化后的奖励策略，通过轻量化策略求解模块计算最优数据贡献策略包括： 步骤一、判断聚合器初始化后的奖励策略是否为0，若为0则各个客户端的最优数据贡献策略为0，否则进入步骤二； 步骤二、判断聚合器初始化后的奖励策略是否小于判定值，若小于，则进入步骤三，否则第个客户端的最优数据贡献策略； 步骤三、聚合器初始化后的奖励策略小于判定值的客户端，最优数据贡献策略为，其中，为最优贡献策略，为聚合器初始化后的奖励策略，表示第个客户端在本轮全局迭代中的实际数据质量，为聚合器所能容忍的最差数据质量，为第i个客户端的成本系数，为第i个客户端的总数据量； 所述轻量化策略求解模块，用于计算聚合器的最优奖励策略和各个客户端的最优数据贡献策略，获取最优策略组合。

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