发明专利已授权

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)

📄 申请号：CN202410399086.3 📄 发布日：2026/05/14

著录项目信息

申请日

2024-04-03

公开号

CN119761529B

公开日

2025-12-16

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 , G06N5_04 , G06F9_50 ,

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习边缘计算分布式机器学习

应用场景

智能信贷, 金融隐私保护, 工业物联网, 5G通信, 个性化服务

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摘要

本发明公开了边缘计算技术领域的一种基于边‑端‑云三层架构的个性联邦学习方法及系统，所述方法包括：多个边缘终端设备和至少一个云端服务器，所述边缘终端设备与云端服务器之间设置多个边缘服务器作为中转，每个边缘服务器连接预定区域边缘终端设备，其中，所述云端服务器至少包括全局模型，用于为所述边缘终端设备提供全局信息；边缘终端设备包括若干本地模型，当所述边缘终端设备对本地模型进行更新时，用于根据本地可用系统资源自动决定本地训练的轮次；边缘服务器，用于将若干训练完成的本地模型进行聚合，形成局域模型。本发明能够解决数据异构性和通信拥堵的问题，提高了传输速率。

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

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)

当前第 / 件

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议价

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