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龙图腾网恭喜北京科技大学;北京科技大学顺德研究生院申请的专利一种基于联邦学习的客户端筛选补充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：CN114970699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210536445.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于联邦学习的客户端筛选补充方法是由王睿;孙叶桃;李倩设计研发完成，并于2022-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦学习的客户端筛选补充方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联邦学习的客户端筛选补充方法，包括：参数服务器在预定的时间约束下接收已满足本地更新轮次的客户端，作为聚合子集的第一部分；通过指标衡量各客户端样本标签分布情况，在第一部分聚合子集的基础上，通过客户端之间的随机加和以及非对称加密技术的结合，实现指标信息的加密传输，并计算第一部分聚合子集的平均指标信息，上传至参数服务器；参数服务器将平均指标信息作为询问信息下发给剩余客户端，选取自身指标信息小于等于平均指标信息的剩余客户端作为补充客户端，与第一部分的客户端进行组合补充，形成完整的聚合子集。本发明能够有效提升联邦学习框架下进行全局模型更新的收敛效率。

本发明授权一种基于联邦学习的客户端筛选补充方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的客户端筛选补充方法，其特征在于，包括以下步骤：参数服务器在预定的时间约束下接收已满足本地更新轮次的客户端，作为聚合子集的第一部分；通过指标衡量各客户端样本标签分布情况，在第一部分聚合子集的基础上，通过客户端之间的随机加和以及非对称加密技术的结合，实现指标信息的加密传输，并计算第一部分聚合子集的平均指标信息，上传至参数服务器；所述通过指标衡量各客户端样本标签分布情况，包括：指标w选择以独立同分布的样本标签分布比例作为参考依据，将各个客户端本地数据标签比例分布与其进行差值计算，以计算结果作为衡量各客户端样本标签分布情况，其计算公式如下： 其中，C表示C个类别的分类问题，y代表标签空间，pk代表客户端k中样本数据集各个标签之间的分布比例，p代表独立同分布数据集上各个标签之间的分布比例；将以参数服务器为中心的通信架构转换成客户端之间的点对点传输的通信方式，通过客户端之间的随机加和以及非对称加密技术的结合计算平均指标信息的流程如下：客户端client1本地生成一个随机数，并将其与衡量自己标签分布情况的指标信息w1相加，同时用客户端client2的公钥将计算结果加密，并发送给客户端client2；客户端client2用本地私钥将从客户端client1获取的数据进行解密，并与自己的指标信息w2进行相加，使用客户端client3的公钥将计算结果加密，然后发送给客户端client3；客户端client3同上一步骤继续执行解密计算，并继续将加密结果发送给下一个客户端；待最后结果发送给最后一个客户端后，最后一个客户端将接收到的数据进行解密，并与自己的指标信息进行加和计算，然后用客户端client1的公钥将计算结果加密，并将加密结果发送给客户端client1；此刻，客户端client1接收到所有客户端的指标信息加和，并将结果用自己的私钥进行解密，最后计算出平均值发送给参数服务器；参数服务器将平均指标信息作为询问信息下发给剩余客户端，选取自身指标信息小于等于平均指标信息的剩余客户端作为补充客户端，与第一部分的客户端进行组合补充，形成完整的聚合子集。

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