一种基于响应时间实时均衡的联邦学习高效通信方法（26年下证）

本发明涉及一种基于响应时间实时均衡的联邦学习高效通信方法，属于联邦机器学习领域。首先，在预先设定的簇迭代训练中，每个响应的终端设备分别根据自身的本地模型计算时间，均衡的划分至预先设定的计算簇中，构建基于“云服务器‑Head节点‑终端设备”一体的分层通信架构，从通信结构上间接增加了低响应设备的模型训练参与度。然后，使响应快的设备能够帮助响应慢的设备进行训练。本发明通过对异构的计算设备动态分组，自适应构建分层的逻辑通信架构，并在计算簇内设计加权的协作训练机制，间接提高了低响应设备的模型训练参与度，从本质上解决了联邦机器学习技术中，由于资源异构所导致的通信等待延时问题，提高了训练模型的精确度。

《一种基于响应时间实时均衡的联邦学习高效通信方法（26年下证）》是一发明专利，专利号为 202210975053X，当前法律状态为已下证，由重庆邮电大学提出申请，发明人为李开菊;王豪;张清华;夏英;张旭，申请日期为2022-08-15，公开（公告）日期为2026-05-26，国际专利分类号（IPC）为 G06N 20/00 (2019.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：终端设备 互联网 智能终端 智能穿戴 网络技术 信息安全 数据处理 计算机技术 自然语言处理 深度学习 人工智能 大数据 分布式机器学习、边缘AI训练、隐私保护训练、模型聚合、中央服务器、模型训练、云端协同、SaaS系统、AI服务平台。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及一种基于响应时间实时均衡的联邦学习高效通信方法，属于联邦机器学习领域。首先，在预先设定的簇迭代训练中，每个响应的终端设备分别根据自身的本地模型计算时间，均衡的划分至预先设定的计算簇中，构建基于“云服务器‑Head节点‑终端设备”一体的分层通信架构，从通信结构上间接增加了低响应设备的模型训练参与度。然后，使响应快的设备能够帮助响应慢的设备进行训练。本发明通过对异构的计算设备动态分组，自适应构建分层的逻辑通信架构，并在计算簇内设计加权的协作训练机制，间接提高了低响应设备的模型训练参与度，从本质上解决了联邦机器学习技术中，由于资源异构所导致的通信等待延时问题，提高了训练模型的精确度。

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