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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)申请的专利一种面向无线分层联邦学习系统的多准则用户选择方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116090576B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211488531.0，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种面向无线分层联邦学习系统的多准则用户选择方法是由朱旭;董志浩;蒋宇飞设计研发完成，并于2022-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向无线分层联邦学习系统的多准则用户选择方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向无线分层联邦学习系统的多准则用户选择方法，该方法由位于无线分层联邦学习系统中层的各边缘服务器执行，具体包括：各边缘服务器利用基于模糊逻辑理论的多准则用户评分机制获取其覆盖范围内所有用户的模糊评分，各边缘服务器根据模糊评分排序进行用户选择，被多边缘服务器重复选择的用户反向选择边缘服务器，以及边缘服务器选择替补用户等。本发明方法将用户地理位置、电池现有电量和可调动计算资源等诸多因素考虑在内，能够在用户选择时综合考量上述多种因素之间的相互影响，选择出综合能力更强的用户参与联邦学习，进而减少用户的多维异构性对联邦学习系统性能的负面影响。

本发明授权一种面向无线分层联邦学习系统的多准则用户选择方法在权利要求书中公布了：1.一种面向无线分层联邦学习系统的多准则用户选择方法，其特征在于，包括以下步骤: 构建无线分层联邦学习系统，所述系统包括一个云服务器、N个边缘服务器和M个用户，每个边缘服务器在覆盖范围内可选择K个用户参与联邦学习； 每个边缘服务器利用基于模糊逻辑理论的多准则用户评分机制获取覆盖范围内所有用户的模糊评分，根据模糊评分排序进行用户选择； 其中，所述基于模糊逻辑理论的多准则用户评分机制具体包括： 将用户m与对应边缘服务器的距离、用户电量、用户算力分别进行归一化处理； 将归一化处理后的数值输入模糊器进行模糊化处理，分别得到所述用户与对应边缘服务器的距离、所述用户电量和所述用户算力对应的模糊输入集； 将所述模糊输入集输入模糊推理器，所述模糊推理器根据模糊规则对所述模糊输入集进行模糊推理得到模糊输出集； 将所述模糊输出集利用解模糊器进行去模糊化处理，得到用户m的模糊评分； 所述方法还包括定义用户m的归一化适合度υm用于对用户m执行联邦学习任务的综合能力进行衡量，所述用户m的归一化适合度υm为归一化距离、归一化电量和归一化算力的加权和，具体表达式为： 其中，ρdis，ρbat和ρcop分别为用户归一化距离、电量和算力的权重因子；dn,norm，en,norm，fn,norm分别为用户m与对应边缘服务器的距离、用户电量、用户算力的归一化因子，分别设置为边缘服务器范围内所有用户距离的最小值、用户电量和用户算力的最大值，dn,m表示用户m与边缘服务器n的距离dn,m，em表示用户m的电量，fm,max表示用户m的算力。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳)，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。