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龍圖騰網恭喜中國人民解放軍國防科技大學申請的專利基于無知識蒸餾和梯度匹配的聯邦個性化學習方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119337972B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411881179.6，技術領域涉及：G06N3/098；該發明授權基于無知識蒸餾和梯度匹配的聯邦個性化學習方法及系統是由胡德文;范智鵬;蘇建坡;彭立旻;曾令李設計研發完成，并于2024-12-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于無知識蒸餾和梯度匹配的聯邦個性化學習方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于無知識蒸餾和梯度匹配的聯邦個性化學習方法及系統，本發明包括分別為每一個參與中心構建圖像分類模型，包括特征編碼器、分類器、無知識蒸餾模塊和梯度匹配模塊，分別利用每一個參與中心的私有數據訓練圖像分類模型并計算分類損失，并結合無知識蒸餾模塊和梯度匹配模塊計算聯邦變分蒸餾損失和梯度匹配損失；將分類損失、聯邦變分蒸餾損失和梯度匹配損失融合構成總損失以實現各個參與中心的圖像分類模型的模型參數的優化更新。本發明旨在充分利用多中心域不變信息的同時，增加域特定信息的約束，為每個參與中心訓練一個個性化聯邦深度模型，實現在其本地腦影像或其他圖像的分類任務中達到最優性能。

本發明授權基于無知識蒸餾和梯度匹配的聯邦個性化學習方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于無知識蒸餾和梯度匹配的聯邦個性化學習方法，其特征在于，包括下述步驟：S1，分別為每一個參與中心構建圖像分類模型，包括特征編碼器、分類器、無知識蒸餾模塊和梯度匹配模塊，特征編碼器用于針對腦部結構磁共振影像數據或圖像提取編碼特征，分類器用于針對編碼特征進行分類，無知識蒸餾模塊是用于在聯邦中每個中心提取域不變信息的共性特征，所述梯度匹配模塊是用于根據每個中心特有的數據分布學習域特定信息，所述特征編碼器、分類器、無知識蒸餾模塊和梯度匹配模塊均為可訓練的嵌入網絡；S2，分別將每一個參與中心的私有數據隨機劃分為訓練集和測試集；S3，分別利用每一個參與中心的私有數據訓練圖像分類模型并計算分類損失；針對每一個參與中心，將本地的分類器的模型參數作為無知識蒸餾模塊的輸入構建一個該參與中心專有的協方差矩陣以用于捕獲該參與中心個性化的分布信息，通過安全共享后在每個參與中心重構其他參與中心的全局知識信息來利用互信息計算聯邦變分蒸餾損失，同時將本地的分類器的模型參數的梯度信息作為梯度匹配模塊的輸入以利用與其他參與中心重構的信息計算梯度匹配損失；S4，將分類損失、聯邦變分蒸餾損失和梯度匹配損失融合構成總損失，利用總損失實現各個參與中心的圖像分類模型的模型參數的優化更新；S5，若需要繼續訓練，則跳轉步驟S2；否則結束各個參與中心的訓練，保存模型參數得到融合全局信息的個性化聯邦模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國人民解放軍國防科技大學，其通訊地址為：410073 湖南省長沙市開福區德雅路109號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。