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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面向边缘计算的高效异步联邦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：CN114997283B 。

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：202210536452.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种面向边缘计算的高效异步联邦训练方法是由王睿;李倩;孙叶桃设计研发完成，并于2022-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向边缘计算的高效异步联邦训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向边缘计算的高效异步联邦训练方法，包括：针对交互长尾问题，设计定时询问机制，从时间约束和询问补充上对交互时长加以控制，在时间约束内，参数服务器接收到聚合子集的第一部分；针对聚合异构问题，设计筛选补充策略，从数据组合的角度对主动询问阶段中满足迭代轮次限制的截断客户端继续进行筛选，在通信约束内，参数服务器接收到聚合子集的第二部分；在定时询问机制和筛选补充策略的相互作用下，通过两阶段的客户端接收，参数服务器接收到完整的聚合子集以进行全局模型聚合更新，并向客户端同步更新后的模型。本发明能够提升联邦学习框架下全局模型更新的交互及收敛效率。

本发明授权一种面向边缘计算的高效异步联邦训练方法在权利要求书中公布了：1.一种面向边缘计算的高效异步联邦训练方法，其特征在于，包括以下步骤：针对交互长尾问题，设计定时询问机制，从时间约束和询问补充上对交互时长加以控制，在时间约束内，参数服务器接收到聚合子集的第一部分；所述针对交互长尾问题，设计定时询问机制，包括：对于定时约束阶段，参数服务器在整个交互轮次中面向所有客户端，通过定时约束等待任意一个可到达的客户端，在时间约束内，参数服务器接收到第一个由预先到达客户端Cpre组成的聚合子集，作为整个聚合子集的第一部分；对于主动询问阶段，参数服务器由被动接收方转换成主动询问方，携带补充询问信息继续向其余客户端提出发送请求，当客户端的本地模型符合参数服务器的询问要求时，可选择截断当前本地更新状态，将本地模型参数直接上传；其中，预先到达客户端Cpre是指在定时询问机制中的定时约束阶段预先完成了本地更新的所有迭代轮次，并且及时将本地模型参数传递至参数服务器的客户端；针对聚合异构问题，设计筛选补充策略，从数据组合的角度对主动询问阶段中满足迭代轮次限制的截断客户端继续进行筛选，在通信约束内，参数服务器接收到聚合子集的第二部分；所述针对聚合异构问题，设计筛选补充策略，包括：在通信约束内，从数据组合的角度对主动询问阶段中满足迭代轮次限制的截断客户端根据筛选指标继续进行筛选，参数服务器接收到的聚合子集得到进一步扩充，即由截断补充客户端Ctrunc和通信补充客户端Cgap组成的第二个聚合子集，作为整个聚合子集的第二部分；其中，截断补充客户端Ctrunc是指对于本地更新未完全完成但因符合迭代轮次限制和筛选补充条件而被截断以在当前轮次进行上传补充的客户端；通信补充客户端Cgap是指在定时询问阶段中已经完成固定迭代轮次的要求，但因定时询问阶段的等待时长不足而仍在通信链路上的客户端，从而通过后续的筛选补充阶段，在等待时长中再次获得一次送达参数服务器的上传机会；在定时询问机制和筛选补充策略的相互作用下，通过两阶段的客户端接收，参数服务器接收到完整的聚合子集以进行全局模型聚合更新，并向客户端同步更新后的模型，客户端之间不进行信息交互。

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