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龍圖騰網恭喜泉城省實驗室申請的專利針對異構資源的隱私增強自適應聚類聯邦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：CN119692437B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16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：202510192098.3，技術領域涉及：G06N3/098；該發明授權針對異構資源的隱私增強自適應聚類聯邦學習方法及系統是由趙川;魏宇楠;趙圣楠;馬文濤;鞠雷;陳貞翔設計研發完成，并于2025-02-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本針對異構資源的隱私增強自適應聚類聯邦學習方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及針對異構資源的隱私增強自適應聚類聯邦學習方法及系統，屬于聯邦學習技術領域。包括：（1）基于上行時延的參與方聚類；應用不同的聚類標準對異構設備進行聚類；（2）算力相似簇內的本地訓練；根據設備計算能力對用戶進行聚類，優化訓練效率；（3）基于譜嵌入的安全簇模型聚合；采用基于梯度向量相似性的軟聚類，允許用戶模型聚合成多個聚類模型，并使用多個聚類模型更新本地模型。本發明通過在聚類過程中對用戶的梯度向量進行混洗來確保隱私和機密性。此外，方法采用同態加密和雙線性聚合簽名來驗證用戶身份并保護梯度共享。

本發明授權針對異構資源的隱私增強自適應聚類聯邦學習方法及系統在權利要求書中公布了：1.針對異構資源的隱私增強自適應聚類聯邦學習方法，其特征在于，包括：1基于上行時延的參與方聚類；應用不同的聚類標準對異構設備進行聚類；2算力相似簇內的本地訓練；根據設備計算能力對用戶進行聚類，優化訓練效率；3基于譜嵌入的安全簇模型聚合；采用基于梯度向量相似性的軟聚類，允許用戶模型聚合成多個聚類模型，并使用多個聚類模型更新本地模型；算力相似簇內的本地訓練；包括：在每輪訓練開始時，BS接收來自參與該輪的設備的上行時延，包括參與方Ui完成本地訓練的時間ti以及與BS的通信延遲Di；BS首先使用K均值聚類算法根據上行時延將設備分為τ個類：{K1，...，Kτ}，其中，K1是時延最短的類，Kτ是時延最長的類；每隔時間間隔R，服務器聚合從所有設備接收到的本地模型，完成一輪訓練；Ui選擇本地數據集的子集來訓練本地模型，得到本地梯度，如下所示： 其中，l·是本地損失函數，r表示輪數，η表示本地學習率；表示第r輪用戶i上傳的模型參數，同理，▽為拉普拉斯算子；將加密的梯度向量編碼為整數，如下所示： 其中，ρ表示編碼精度，m表示編碼長度；Ui使用CSP的公鑰加密如下所示： 其中，表示使用CSP的公鑰加密的參與方i上傳的梯度，是指PIlliar中的加密函數，Ui生成數據元組其中，TS是時間戳；Ui計算的數字簽名并將發送給BS。

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泉城省實驗室，其通訊地址為：250100 山東省濟南市歷城區經十東路國家超算濟南中心科技園；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”。