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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于自适应特征对齐的个性化全局原型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：CN120509507B 。

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：202510994446.9，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种基于自适应特征对齐的个性化全局原型联邦学习方法及系统是由张振虎;童若锋设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应特征对齐的个性化全局原型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自适应特征对齐的个性化全局原型联邦学习方法及系统，该方法采用自适应特征对齐机制实现局部特征空间与全局特征空间的双向自适应对齐，生成个性化全局原型作为本地模型提取特征的最终指导，并引入冻结的全局分类器以显式地将全局信息引入客户端，将个性化全局原型输入该冻结的全局分类器，再将其与客户端训练分类器的输出进行融合，得到最终预测结果输出。相对于其他个性化联邦学习方法而言，本发明的方法及系统能够更为有效的利用全局信息，且通过个性化全局原型的设计，显著增强了本地模型的泛化能力，从而整体提升了模型性能。

本发明授权一种基于自适应特征对齐的个性化全局原型联邦学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应特征对齐的个性化全局原型联邦学习方法，其特征在于，包括： 对于含服务端及N个客户端的系统，客户端包括特征提取器及分类器； 在计算机视觉任务中，采用自适应特征对齐机制实现局部特征空间与全局特征空间的双向自适应对齐，包括：客户端通过全局到个性化映射G-P模型将服务端聚合得到的原始全局原型P转换为融入本地图像特征的个性化原型，之后通过冻结的G-P模型处理个性化原型得到稳定个性化原型PGP，所述冻结的G-P模型从服务端下载的全局参数在本地训练过程中保持固定不参与更新，再将原始全局原型P和稳定个性化原型PGP进行均值融合，得到个性化全局原型作为本地模型提取图像特征的最终指导；所述双向自适应对齐通过以下方式实现：将个性化原型与具有相同语义标签的本地图像特征拉近；将个性化原型与不同语义标签的本地图像特征拉远；类似地，对于本地图像特征，引入全局信息指导：拉近与对应类别c的个性化原型，拉远与不同类别的个性化原型，； 此外，引入冻结的全局分类器以显式地将全局信息引入客户端，所述冻结的全局分类器是由服务端通过聚合所有客户端的本地分类器生成，将所述个性化全局原型输入该冻结的全局分类器，再将其与客户端本地模型的输出进行融合，得到最终预测结果输出。

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