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龙图腾网获悉浪潮通信信息系统有限公司申请的专利算力网络节点知识迁移方法、装置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：CN114819057B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202210302664.8，技术领域涉及：G06N3/04；该发明授权算力网络节点知识迁移方法、装置及系统是由沈林江;崔超设计研发完成，并于2022-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本算力网络节点知识迁移方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种算力网络节点知识迁移方法、装置及系统，其中，该方法包括：向中心节点发送算力特征神经网络的权重矩阵的特征信息，以使得中心节点基于各目标边缘节点发送算力特征神经网络的权重矩阵的特征信息，向各目标边缘节点下发目标数量的去重后的算力特征神经网络的权重矩阵；接收目标数量的去重后的算力特征神经网络的权重矩阵；基于目标数量的去重后的算力特征神经网络的权重矩阵得到第一模型的权重矩阵中的固定部分，并基于目标数量的去重后的算力特征神经网络的权重矩阵和训练样本，得到第一模型的权重矩阵中的微调部分，以得到第一模型的权重矩阵。本发明提供的算力网络节点知识迁移方法、装置及系统，能实现算力节点间的知识迁移。

本发明授权算力网络节点知识迁移方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种算力网络节点知识迁移方法，其特征在于，包括： 向中心节点发送算力特征神经网络的权重矩阵的特征信息，以使得所述中心节点基于各目标边缘节点发送的所述算力特征神经网络的权重矩阵的特征信息，向各所述目标边缘节点下发目标数量的去重后的所述算力特征神经网络的权重矩阵； 接收所述目标数量的去重后的所述算力特征神经网络的权重矩阵； 基于所述目标数量的去重后的所述算力特征神经网络的权重矩阵得到第一模型的权重矩阵中的固定部分，并基于所述目标数量的去重后的所述算力特征神经网络的权重矩阵和训练样本进行训练，得到所述第一模型的权重矩阵中的微调部分，以得到所述第一模型的权重矩阵； 其中，所述目标边缘节点的算力特征神经网络的权重矩阵，是所述目标边缘节点对所述目标边缘节点的各历史神经网络的权重矩阵进行压缩后得到的； 所述算力特征神经网络为目标边缘节点的特征神经网络；所述目标边缘节点为参与获取第一模型的边缘节点；所述第一模型为神经网络模型； 所述基于所述目标数量的去重后的所述算力特征神经网络的权重矩阵得到第一模型的权重矩阵中的固定部分，包括： 将目标数量的去重后的算力特征神经网络的权重矩阵进行拼接，作为自身的预训练神经网络的权重矩阵；所述预训练神经网络的权重矩阵为第一模型的权重矩阵中的固定部分。

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