一种用于量子联邦学习的通信优化方法和系统

本发明涉及一种用于量子联邦学习的通信优化方法和系统，其中，方法包括：基于构建的通信优化目标后，每个客户端接收来自服务器的下发的全局模型后，对其进行当前轮次的训练；每个客户端完成当前轮次训练后，对训练得到的全局模型参数格式进行量化，再上传至服务器；服务器接收量化后的全局模型参数后，构建每个客户端的全局模型参数对应的最终的聚合权重，根据该聚合权重实现对各客户端的全局模型参数进行聚合，进而得到更新的全局模型；服务器对更新的全局模型进行动态剪枝，并对保留的全局模型参数格式进行量化，生成压缩后的模型，再下发至各客户端；重复上述过程，直至完成预设的训练轮次。本发明能够有效降低量子联邦学习的通信开销。

《一种用于量子联邦学习的通信优化方法和系统》是一发明专利，专利号为 202511559603X，当前法律状态为已下证，由江南大学提出申请，发明人为王悦衡;张瑞;蔡子诺;何行，申请日期为2025-10-29，公开（公告）日期为2026-07-17，国际专利分类号（IPC）为 H04L 41/142 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：量子机器学习、量子联邦学习、联邦学习通信优化、量子 FL 通信调度、量子分布式学习、联邦量子学习、量子通信协同学习、联邦学习带宽优化、量子模型协同训练、量子分布式训练、联邦量子通信优化、量子端侧协同学习、量子联邦学习传输、量子分布式机器学习、联邦量子学习通信调度。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：本发明涉及一种用于量子联邦学习的通信优化方法和系统，其中，方法包括：基于构建的通信优化目标后，每个客户端接收来自服务器的下发的全局模型后，对其进行当前轮次的训练；每个客户端完成当前轮次训练后，对训练得到的全局模型参数格式进行量化，再上传至服务器；服务器接收量化后的全局模型参数后，构建每个客户端的全局模型参数对应的最终的聚合权重，根据该聚合权重实现对各客户端的全局模型参数进行聚合，进而得到更新的全局模型；服务器对更新的全局模型进行动态剪枝，并对保留的全局模型参数格式进行量化，生成压缩后的模型，再下发至各客户端；重复上述过程，直至完成预设的训练轮次。本发明能够有效降低量子联邦学习的通信开销。

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