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龍圖騰網恭喜中國石油大學(華東)申請的專利一種面向車聯網的分層聯邦學習客戶端選擇方法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：CN118900423B 。

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：202411404244.6，技術領域涉及：H04W24/02；該發明授權一種面向車聯網的分層聯邦學習客戶端選擇方法是由王丹心;張小蔓;高魚洋;崔杰銘;肖寒設計研發完成，并于2024-10-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種面向車聯網的分層聯邦學習客戶端選擇方法在說明書摘要公布了：本發明屬于智能車聯網技術領域，公開了一種面向車聯網的分層聯邦學習客戶端選擇方法。本發明方法在車聯網場景下引入了分層聯邦學習，同時還設計了基于聲譽機制的移動感知車輛選擇算法，通過評估車輛在邊緣服務器范圍內的停留時間及聲譽值作為選擇車輛客戶端的依據，其中在評估車輛移動性時考慮了車輛初始位置及速度的影響，評估聲譽值時考慮了車輛在當前輪次及歷史輪次的表現。本發明通過所提車輛選擇方法，減少了在聯邦學習中貢獻程度不大但仍消耗通信與計算資源的車輛客戶端參與，優化了資源分配并提升了整體聯邦學習效率，最后在完成車輛客戶端選擇后進入聯邦學習訓練階段。本發明有效提升了車聯網環境下面對車輛高移動性時聯邦學習的效率。

本發明授權一種面向車聯網的分層聯邦學習客戶端選擇方法在權利要求書中公布了：1.一種面向車聯網的分層聯邦學習客戶端選擇方法，在車聯網場景下，通過引入分層聯邦學習，將車輛用戶劃分為以邊緣服務器為中心的聯邦學習架構及邊緣服務器與云服務器構成的上層聯邦學習架構；其特征在于，所述方法包括如下步驟：步驟I.首先邊緣服務器獲取自身與車輛客戶端的相對距離以及車輛移動方向和速度，再計算車輛客戶端在鄰近邊緣服務器覆蓋范圍內的停留時間，然后根據停留時間降序排序，對于停留時間越長的車輛賦予更高的分數；其次結合車輛停留時間賦予的分數值以及上一次參與聯邦學習結束后更新的聲譽值，計算其參與本輪聯邦學習所帶來的效用值；定義第i個車輛客戶端的效用值為Utili，其計算公式如下： 其中，表示根據車輛客戶端i停留時間賦予的分數，為第i個車輛客戶端的歷史聲譽值；hi為歷史選擇第i個車輛客戶端參與聯邦學習的次數；μ為衰減系數，范圍在0,1；α為車輛客戶端停留時間的權重參數，β為歷史聲譽值的權重參數；步驟II.根據效用值的高低，篩選出前M個車輛客戶端參與聯邦學習訓練，M為自然數；步驟III.邊緣服務器更新本輪訓練過程各個車輛客戶端的聲譽值，具體為：首先計算車輛客戶端在本輪訓練過程中的模型貢獻度；然后根據車輛客戶端上一輪本地訓練后所得模型參數與上一輪最終全局模型參數計算模型余弦相似度；再結合車輛客戶端模型貢獻度賦予的分數及模型余弦相似度得到車輛客戶端的聲譽變化值；最后在車輛客戶端歷史聲譽值的基礎上結合聲譽變化值，更新得到本輪車輛客戶端的最終聲譽值；第t輪車輛客戶端的最終聲譽值的更新公式如下： 其中，為歷史聲譽值，表示車輛客戶端i的聲譽值變化值，定義則其中用于控制聲譽值范圍在0,1。

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石油大學(華東)，其通訊地址為：266580 山東省青島市長江西路66號中國石油大學(華東)；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”。