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龙图腾网获悉安徽师范大学申请的专利基于时间异步相似度聚类的联邦集群方法及系统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：CN117151211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202311227754.6，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权基于时间异步相似度聚类的联邦集群方法及系统是由郑孝遥;李浩楠;李兴旺;贾先敏;姚庆贺;何文轩;张建鹏;程雄超设计研发完成，并于2023-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时间异步相似度聚类的联邦集群方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于时间异步相似度聚类的联邦集群方法，通过随机选取部分客户端参与训练，降低全局训练的通信代价；由于客户端的随机选择性使客户端本地模型存在时间差，从而产生相似度计算的误差，为了保证相似度计算的准确性，提出了带有时间加权随机客户端选择和时间异步相似度计算的联邦集群算法，时间加权随机客户端选择是利用客户端的等待时间动态调整客户端被选择的概率，使客户端的选择更加均匀，有效地降低时间差；时间异步相似度计算是利用集群模型间的相似度修正的本地模型相似度计算方法TAS，用于提高带有时间差的模型相似度计算的准确性。最终增加Non‑IID数据下的联邦学习通信效率。

本发明授权基于时间异步相似度聚类的联邦集群方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时间异步相似度聚类的联邦集群方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 1遍历客户端集合K中的所有客户端k，使用当前的等待时间计算客户端k的权重更新权重列表Qr； 2使用权重列表Qr从所有客户端中随机选择|K|·μ个客户端，得到第r轮的随机客户端列表Kr； 3遍历随机客户端列表Kr中的客户端k，遍历r轮的集群集合Cr中的集群，若客户端k属于集群c，则将集群c的集群模型发送给客户端k，以使客户端k基于本地数据对集群模型进行更新到新的本地模型并将本地模型和本地数据量Dk发送到服务端； 4接收客户端k发送的本地模型计算客户端列表Tr中任意两个客户端之间的本地模型相似度，获取第r轮的相似度矩阵Matrixr，其中， 5基于相似度矩阵Matrixr进行层次聚类划分新的集群集合Cr+1； 6遍历集群集合Cr+1中的集群c，对属于随机客户端列表Kr且同时属于集群c的客户端k的模型进行聚合，形成r+1轮的集群模型 7检测r+1是否达到全局训练次数R,若检测结果为是，则输出集群模型列表若检测结果为否，则执行步骤1。

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安徽师范大学，其通讯地址为：241000 安徽省芜湖市弋江区花津南路安徽师范大学；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”。