买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于数据相似度分组的卫星网络联邦学习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：CN119719948B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411789850.4，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于数据相似度分组的卫星网络联邦学习方法及系统是由张丽;李宇博设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据相似度分组的卫星网络联邦学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据相似度分组的卫星网络联邦学习方法及系统，方法包括：针对每个轨道的卫星网络系统，初始化系统关键参数和数据结构；选择一个卫星节点作为协调者，遍历卫星节点作为源节点，并按照节点之间相似度进行分组；以各分组的源节点作为代表节点，执行本地训练，并选择相邻节点作为新的代表节点继续轮换训练；在完成迭代训练后，由协调者主导同时向两个方向，将代表节点的参数向协调者方向叠加完成聚合；将参数聚合后的模型参数传递至卫星节点，并进行下一轮循环训练。通过本发明的技术方案，保证了分组的合理性和适应性，实现了组内计算负载的动态均衡，不仅保证了聚合的可靠性，还提高了效率，显著降低了计算和通信开销。

本发明授权一种基于数据相似度分组的卫星网络联邦学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据相似度分组的卫星网络联邦学习方法，其特征在于，包括： 针对每个轨道的卫星网络系统，初始化系统关键参数和数据结构； 选择所述轨道中的其中一个卫星节点作为协调者，遍历卫星节点作为源节点，并按照节点之间相似度进行分组，具体通过设置距离和相似度阈值，由协调者节点负责组织和管理分组过程，具有相似数据的卫星节点将被划分到同一组中，并通过动态阈值调整机制来适应网络环境的变化； 以各分组的源节点作为代表节点，执行预设轮次本地训练，并在训练完成后选择相邻节点作为新的代表节点继续轮换训练； 在完成预设轮次迭代训练后，由协调者主导同时向顺时针方向和逆时针方向两个方向发起模型聚合，将代表节点的参数向所述协调者方向叠加完成聚合，具体过程包括： 在完成预设轮次迭代训练后，由所述协调者主导同时向顺时针方向和逆时针方向发起模型聚合； 向顺时针方向距离n2的分组的代表节点发送聚合请求，并在该代表节点接收到聚合请求后将模型参数沿逆时针方向向所述协调者传递，同时加入途径各分组代表节点的模型参数； 向逆时针方向距离n-1-n2的分组的代表节点发送聚合请求，并在该代表节点接收到聚合请求后将模型参数沿顺时针方向向所述协调者传递，同时加入途径各分组代表节点的模型参数； 所述协调者接收来自两个方向的聚合参数完成参数的聚合； 将参数聚合后形成全局模型的模型参数传递至所述轨道内的卫星节点，并进行下一轮循环训练； 其中，所述系统关键参数包括最大距离阈值，用于限定源节点考虑的邻域范围； 最大组大小，用于控制每组允许的最大节点数； 相似度阈值数组，用于控制节点加入某组的相似度要求； 最大组大小阈值，用于触发相似度阈值调整； 训练轮次数，表示一轮联邦学习所需的迭代次数； 初始化数据结构包括： group数组：group[i]=i表示每个节点初始独自为一组； visited数组：visited[i]=false表示节点i未被访问； similarity_threshold数组用于设置相似度阈值的初始值。

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北京工业大学，其通讯地址为：100124 北京市朝阳区平乐园100号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。