发明专利已授权

一种基于个性化信息分离的异构联邦学习方法及系统

📄 申请号：CN202510315540.7 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2025-03-18

公开号

CN119849602A

公开日

2025-04-18

申请人

华侨大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_098

IPC 分类号

G06N3_098 , G06N3_045 , G06N3_0475 , G06N3_094 , H04L9_40 ,

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习分布式机器学习隐私计算

应用场景

智慧医疗, 智慧金融, 智能终端, 智慧城市, 工业物联网

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摘要

本发明公开了一种基于个性化信息分离的异构联邦学习方法及系统，方法包括以下步骤：客户端利用特征提取器提取原始数据集的特征信息，分离出特征信息中的个性化信息，并发送到服务器；服务器利用个性化信息训练生成器，并将训练好的生成器广播给客户端；客户端使用接收到的生成器生成增强样本，与原始数据集一起形成扩展数据集；服务器与客户端使用联邦学习的方式训练模型，其中客户端使用扩展数据集训练局部模型，服务器通过聚合各个客户端的局部模型更新全局模型。本发明通过分离出个性化信息训练一个生成器，再通过该生成器扩展数据集，解决数据异构性问题并同时提高通信效率。

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

基于多粒度知识融合的影像报告生成方法、系统及设备

当前第 / 件

融合3D点云的多模态自编码器零配件智能检测方法及装置

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