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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利一种面向车联网的自适应传输内容选择系统的构建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：CN120730342B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511145394.4，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种面向车联网的自适应传输内容选择系统的构建方法是由周思思;陈宇翔;梁伟;何大成;文吉刚;李冠憬设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向车联网的自适应传输内容选择系统的构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及车联网与分布式机器学习技术领域，本发明公开了一种面向车联网的自适应传输内容选择系统的构建方法，包括：初始化设置、本地模型训练与交互内容准备、信息交互与内容传输、模型聚合更新以及更新终止过程；本发明采用自适应的传输内容选择算法，使得各工作节点能够动态感知实时信道状态和节点资源，智能地选择传输模型梯度或轻量级数据原型特征，实现在保障模型性能的同时降低通信负载；同时，引入信息缓存机制，设计最近最少使用缓存更新机制，借助车辆高速移动形成的时空信息传递网络，实现信息在网络中的多跳传播，有效扩大信息交互覆盖范围，提高移动场景中的模型性能和训练效率。

本发明授权一种面向车联网的自适应传输内容选择系统的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种面向车联网的自适应传输内容选择系统的构建方法，其特征在于，所述方法包括： S1、初始化设置：确定参与去中心化联邦学习系统DFL中的工作节点及其特性，并初始化全局本地模型，同时设置训练参数； 其中，特性包括工作节点的网络带宽、能量消耗和计算能力； 特性的确定目标如下： ，式中，,是针对本地模型权重和单个数据样本的损失，为邻居节点数，是所有工作节点中属于类别z的样本数量，是一个衡量本地原型和相应全局原型之间的距离的正则化项，为工作节点k在t轮次的能量预算，为工作节点k在t轮次的总能量消耗，为每条链路的带宽约束，为链路的网络带宽； S2、本地模型训练与交互内容准备：实时监测各工作节点的特性，将符合条件的各工作节点在其本地数据上进行本地模型训练，并在训练结束后，同步生成两类可交互资源； 其中，两类可交互资源分别为本地模型权重更新信息与轻量级的本地数据类别原型信息； S3、信息交互与内容传输：在各工作节点与其瞬时通信范围内的邻居工作节点间，采用自适应传输内容选择算法和信息缓存机制完成信息间的交互； 其中，在信息缓存机制中本地模型权重更新信息的表达式为：； 本地数据类别原型信息的表达式为：； 式中，为本地数据所占权重，和分别表示Buffer中的权重信息和原型信息，表示来自工作节点k的类别z的原型，表示具有类别z的工作节点数量，表示工作节点集合中类别z样本的总数，表示第t轮时工作节点k的邻居节点集合，表示第t轮时工作节点k的邻居节点的个数； S4、模型聚合更新：各工作节点将本地训练生成的信息及从邻居工作节点接收的内容共享，完成本地模型的更新迭代； S5、更新终止：重复步骤S2至S4，直到满足预设的收敛条件或达到最大通信轮次。

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