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龙图腾网获悉北京泰尔英福科技有限公司申请的专利一种模型异构的联邦学习方法、系统、设备、介质及产品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：CN120409745B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510920651.0，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种模型异构的联邦学习方法、系统、设备、介质及产品是由姚远;吴佳奇;宋进;张发振;金键;曾西平设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型异构的联邦学习方法、系统、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明涉及联邦学习技术领域，具体公开了一种模型异构的联邦学习方法、系统、设备、介质及产品，方法包括：S1：服务器将全局分类器同步初始化到所有客户端；S2：每个客户端基于其本地私有数据集更新本地模型；本地模型包括表征提取器和分类器；S3：每个客户端利用其表征提取器生成表征，然后计算得到一个纠缠表征，并上传至服务器；S4：服务器根据各客户端的纠缠表征更新分类器的参数，并下发至客户端；S5：重复步骤S2‑S4，直至达到迭代轮次。本发明可有效缓解由客户端模型架构不一致和数据分布不一致引发的模型性能下降问题，从而提升联邦学习系统在异构环境下的学习能力。

本发明授权一种模型异构的联邦学习方法、系统、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种模型异构的联邦学习方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：服务器将全局分类器同步初始化到所有客户端； S2：每个客户端基于其本地私有图像数据集更新本地模型；本地模型包括表征提取器和分类器； S3：每个客户端利用其表征提取器生成表征，然后计算得到一个纠缠表征，并上传至服务器； 纠缠表征的计算过程为：本地私有图像数据集的所有样本通过表征提取器生成对应的表征，对表征应用平均池化操作，将平均池化后的表征融合成一个纠缠表征； 纠缠表征的计算公式如下： 其中，表示第个客户端的纠缠表征，表示第个客户端中属于类别的样本集合，表示第个客户端拥有的类别集合，表示第个客户端类别的归一化后的权重，表示平均池化操作，表示第个客户端的样本对应的表征，表示对应的独热编码标签； S4：服务器根据各客户端的纠缠表征更新分类器的参数，并下发至客户端，以替代客户端的分类器的参数，进而进行下一轮的联邦学习迭代； 在S4中，服务器的优化目标为： 其中，表示第二交叉熵损失函数，表示对分类器的参数进行优化，以最小化其对应的损失函数值，表示参数为的分类器，表示类别对应的独热编码标签，表示第个客户端类别的归一化后的权重，表示第个客户端的纠缠表征，表示第个客户端拥有的类别集合，表示客户端总数； S5：重复步骤S2-S4，直至达到迭代轮次。

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