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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种面向分布式AI训练业务的6G算力网络自适应拆分联邦学习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：CN119031415B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411249269.3，技术领域涉及：H04W28/08；该发明授权一种面向分布式AI训练业务的6G算力网络自适应拆分联邦学习方法是由朱晓荣;贺楚闳设计研发完成，并于2024-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向分布式AI训练业务的6G算力网络自适应拆分联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向分布式AI训练业务的6G算力网络自适应拆分联邦学习方法，属于通信网络技术领域；方法为：建立6G算力网络模型，并构建面向分布式AI训练业务的自适应拆分联邦学习模型；对各智能终端在模型训练阶段和模型聚合阶段中的时延进行分析；构建业务总时延最小化优化问题；利用最短路径搜索算法对模型训练阶段和模型聚合阶段的模型分割方式、协作节点选择与多域资源调度方式进行联合优化。本发明通过多基站场景中的模型分割方式、节点选择与多维资源分配的联合优化，缓解单基站学习框架处理大量智能终端模型聚合带来的网络拥塞问题，适应实际网络中异构的智能终端算力和差异化的信道质量，提升模型训练的效率、泛化能力。

本发明授权一种面向分布式AI训练业务的6G算力网络自适应拆分联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种面向分布式AI训练业务的6G算力网络自适应拆分联邦学习方法，其特征在于：该方法包括如下步骤： 步骤S1：建立6G算力网络模型，并构建面向分布式AI训练业务的自适应拆分联邦学习模型； 所述6G算力网络模型包括一个中心云服务器、个基站和个智能终端，基站用集合用表示，每个基站配备一个移动边缘计算服务器； 步骤S2：定义无线通信模型，对各智能终端在模型训练阶段和模型聚合阶段中的时延进行分析； 所述无线通信模型为将小区链路、协作链路和D2D链路使用总带宽分别表示为，小区链路、协作链路和D2D链路三者使用频段各不相同； 将每个基站分配到的正交信道资源用表示，满足； 所有基站通过不同的高带宽回程链路与中心云服务器连接，回程链路可达速率固定； 步骤S2-1：对各智能终端在模型训练阶段的时延进行分析； 步骤S2-2：对各智能终端在模型聚合阶段的时延进行分析； 步骤S3：构建业务总时延最小化优化问题；将业务总时延最小化优化问题转化为两个子问题，两个子问题包括子问题1和子问题2，子问题1为优化每一轮训练迭代中模型训练阶段的训练时延问题，子问题2为优化模型聚合阶段的传输时延问题； 步骤S4：利用最短路径搜索算法对模型训练阶段和模型聚合阶段的模型分割方式、协作节点选择与多域资源调度方式进行联合优化。

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