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龍圖騰網恭喜北京科杰科技有限公司申請的專利基于群體智能的非結構化數據庫聯邦學習協同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：CN119669433B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23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：202510186996.8，技術領域涉及：G06F16/3331；該發明授權基于群體智能的非結構化數據庫聯邦學習協同方法及系統是由高經郡;高海玲;董明慧設計研發完成，并于2025-02-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于群體智能的非結構化數據庫聯邦學習協同方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供基于群體智能的非結構化數據庫聯邦學習協同方法及系統，涉及結構化數據技術領域，包括通過聯邦學習訓練查詢模式識別、路徑規劃和資源分配子模型，并構建群體智能協同網絡。用戶查詢請求經查詢模式識別子模型解析后，生成候選查詢路徑，融合蟻群算法和粒子群算法進行優化，生成查詢執行方案。資源分配子模型據此進行資源調度。生成性能優化目標，用于更新各節點本地模型參數，并通過安全聚合算法融合更新后的參數，指導下一輪查詢優化。本發明提高了非結構化數據庫查詢效率，降低了資源消耗。

本發明授權基于群體智能的非結構化數據庫聯邦學習協同方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于群體智能的非結構化數據庫聯邦學習協同方法，其特征在于，包括：采集多個非結構化數據庫節點的查詢語句特征向量、查詢資源消耗指標、查詢響應時間指標以及查詢結果精度指標，將采集的數據構建為初始訓練樣本集；將所述初始訓練樣本集輸入預設的深度神經網絡，通過聯邦學習框架訓練得到查詢模式識別子模型、路徑規劃子模型及資源分配子模型，并生成對應的初始模型參數；基于所述初始模型參數建立群體智能協同網絡，設定初始路徑收斂時間閾值和資源利用率閾值作為網絡評估基準；將用戶輸入的查詢請求送入所述查詢模式識別子模型進行語義解析，提取查詢語義特征，并根據所述初始路徑收斂時間閾值，通過所述路徑規劃子模型生成多條候選查詢路徑；將所述候選查詢路徑輸入融合蟻群路徑優化機制和粒子群參數尋優機制的混合群體智能算法，基于所述資源利用率閾值動態優化生成查詢執行方案；所述資源分配子模型根據所述查詢執行方案進行分布式資源調度，形成最終查詢執行方案；執行所述最終查詢執行方案，記錄路徑實際收斂用時及資源占用情況；將所述路徑實際收斂用時與所述初始路徑收斂時間閾值、所述資源占用情況與所述資源利用率閾值進行差異化分析，生成性能優化目標；基于所述性能優化目標，聯邦學習框架同步更新各節點本地模型參數，并通過安全聚合算法融合更新后的本地模型參數，重構生成優化后的全局模型參數；將所述優化后的全局模型參數分發至群體智能協同網絡，動態調整所述初始路徑收斂時間閾值以及所述資源利用率閾值，形成新的評估基準，用于指導下一輪查詢優化。

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北京科杰科技有限公司，其通訊地址為：100096 北京市海淀區東升科技園北街6號院10號樓11層101；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”。