发明专利已授权

基于进化聚类的个性化联邦学习方法(数据分布高度异构,智能物联网(loT)设备协同,移动边缘计算(MEC)场景/5G,边缘节点数据分配,人工智能,大数据本地化训练)

📄 申请号：CN202510560218.0 📄 发布日：2026/05/14

著录项目信息

申请日

2025-04-30

公开号

CN120338139B

公开日

2025-11-28

申请人

湖北文理学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N20_00

IPC 分类号

G06N20_00 , G06F18_23 ,

技术画像

所属领域

大数据人工智能算法边缘计算分布式机器学习物联网联邦学习移动边缘计算大数据

应用场景

智能物联网, 移动边缘计算, 5G通信, 大数据本地化训练, 个性化服务

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摘要

本发明公开了基于进化聚类的个性化联邦学习方法，包括：将初始化后的全局模型参数下发给所有客户端，得到对应的本地模型参数；通过原始聚类得到原始的聚类簇集合以及每个聚类簇的个性化模型参数；再进行联邦学习的迭代训练，直至满足预设的迭代终止条件，输出最终的聚类簇集合以及每个聚类簇的个性化模型参数，以实现基于进化聚类的个性化联邦学习；其中，在每一次联邦学习的训练中，通过聚类簇对之间的基于快照质量和聚类稳定性的合并分值进行聚类。本方法通过引入基于快照质量和聚类稳定性的合并分值进行聚类，减少了因短期波动而导致的聚类不稳定，确保聚类结构在时间维度上更加平稳，提高了个性化模型的性能和收敛速度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种市政施工用辅助平台

当前第 / 件

基于边-端-云三层架构的个性联邦学习方法及系统(终端设备本地化训练,边缘节点聚合,云端全局优化/智能信贷与金融私隐保护机制/5G通信与智能工业物联网)

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