发明专利已授权

一种联邦学习的能耗优化方法

📄 申请号：CN202411619211.3 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2024-11-13

公开号

CN119416913A

公开日

2025-02-11

申请人

广东工业大学

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_214 , G06F18_23213 ,

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习能耗优化分布式机器学习

应用场景

边缘计算, 移动端分布式训练, 物联网, 智慧城市, 工业互联网

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摘要

本发明公开了一种联邦学习的能耗优化方法。该方法首先使用聚类将多个客户端聚类得到多个聚类簇，然后将聚类簇中客户端的数量与阈值比较，得到最小能耗客户端集合；该集合进行联邦学习后，进行第二次聚类，得到多个子聚类簇；最终根据子聚类簇进行联邦学习，得到总模型。该方法训练能耗低，模型收敛快。

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

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：15 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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