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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种云边端协同的车载终端模型分布式训练聚合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：CN119558384B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411628276.4，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种云边端协同的车载终端模型分布式训练聚合方法是由肖竹;张博;蒋洪波;胡靖阳;杨科华设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种云边端协同的车载终端模型分布式训练聚合方法在说明书摘要公布了：本公开实施例中提供了一种云边端协同的车载终端模型分布式训练聚合方法，属于计算技术领域，具体包括：建立云边端三层车联网网络系统架构；车载终端采集本地数据集；上层将初始模型下发；中间层构建目标问题并将其转换为一个整数线性规划问题并求解；在本地训练初始模型并将训练完成的模型发送至中间层；采用滞后干扰感知方法进行异步权重聚合；将聚合后的模型回传，云端中央服务器采用滞后干扰感知方法进行全局模型异步聚合，得到更新后的全局模型；在完成所有全局轮次的聚合后，上层将最终的全局模型下发给中间层，再由中间层转发给所有的车载终端。通过本公开的方案，提高了在终端设备上模型分布式训练效率，降低了训练过程中的通信开销。

本发明授权一种云边端协同的车载终端模型分布式训练聚合方法在权利要求书中公布了：1.一种云边端协同的车载终端模型分布式训练聚合方法，其特征在于，包括： 步骤1，建立云边端三层车联网网络系统架构，其中，所述云边端三层车联网网络系统架构包括云端中央服务器、基站、路侧单元和车载终端，云端中央服务器为上层，基站及路侧单元为中间层，车载终端为下层，其中，下层车载终端为模型训练方，上层云端中央服务器和中间层基站和路侧单元为模型聚合方，上层云端中央服务器与中间层所有基站及路侧单元通信连接，下层所有的车载终端至少与一个中间层基站或路侧单元通讯连接； 步骤2，车载终端采集各自的本地数据集，其中，所述本地数据集包括整车驾驶数据、车载传感器测量信息及路况信息； 步骤3，上层将所持有的初始模型下发至中间层的全部基站及路侧单元，中间层将初始模型转发至各自辖区内的车载终端； 步骤4，中间层根据车载终端的性能指标构建在每个全局轮次动态选择参与训练的车载终端的目标问题并将其转换为一个整数线性规划问题并求解，其中，所述性能指标包括各车载终端的计算能力、本地数据集和网络带宽； 步骤5，在每个全局轮次，被选中的车载终端使用本地数据集在本地训练初始模型并将训练完成的模型发送至中间层； 步骤6，中间层在接收到训练完成的模型后，采用滞后干扰感知方法进行异步权重聚合； 步骤7，在中间层完成聚合后，将聚合后的模型回传至云端中央服务器，云端中央服务器采用滞后干扰感知方法进行全局模型异步聚合，得到更新后的全局模型； 步骤8，在完成所有全局轮次的下层模型训练及上层、中间层异步聚合后，上层将最终的全局模型下发给中间层，再由中间层转发给所有的车载终端。

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