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龙图腾网获悉佛山大学申请的专利一种异步联邦学习系统及神经网络框架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：CN120745753B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511185656.X，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种异步联邦学习系统及神经网络框架是由王金海;薛俊伟;罗陆锋;韦慧玲;肖辉;陈明猷设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种异步联邦学习系统及神经网络框架在说明书摘要公布了：本申请提供了一种异步联邦学习系统及神经网络框架，涉及采摘机器人技术领域。通过异步联邦学习系统解决了同步联邦学习的“短板效应”，并通过动态聚类和自适应模型聚合提高了全局模型在非独立同分布数据上的性能，同时，神经网络框架增强了采摘机器人在复杂农业场景下的感知能力和决策精度，从而具有提高异步联邦学习系统在智慧农场中采摘机器人协同训练效率。

本发明授权一种异步联邦学习系统及神经网络框架在权利要求书中公布了：1.一种异步联邦学习系统，包括中央服务器和多个采摘机器人；其特征在于，所述中央服务器分别与多个采摘机器人通信连接； 所述中央服务器用于初始化全局模型参数并发至各个所述采摘机器人； 各个所述采摘机器人用于将接收到的所述全局模型参数作为本地模型的初始参数，并基于本地数据集进行局部训练以更新本地模型参数，将更新后的本地模型参数异步传输至所述中央服务器； 所述中央服务器用于根据接收到的各个本地模型参数进行动态聚类并为每个聚类更新队列，采用Scheduler线程、Updater线程和CheckIn线程并行协同处理各个本地模型参数的聚合，并生成新的全局模型； 所述中央服务器还用于将所述新的全局模型发至各个采摘机器人； 各个所述采摘机器人还用于将接收到所述新的全局模型替换本地模型； 所述中央服务器还用于判断各个所述采摘机器人的本地模型是否收敛，若收敛则停止更新全局模型，否则继续进行全局模型的更新； 所述Updater线程包括智能模型接收机制、分层缓存管理策略和自适应模型聚合机制； 所述智能模型接收机制用于持续监听并接收各个所述采摘机器人返回的本地模型的更新信息，所述更新信息包括各个所述采摘机器人标识符、更新后的本地模型参数和更新的时间戳； 所述分层缓存管理策略用于更新各个所述采摘机器人的所属聚类并为每个聚类创建独立的FIFO更新队列，队列元素包括更新后的各个本地模型参数和对应的时间戳； 所述自适应模型聚合机制用于在所有聚类的更新队列都非空时触发聚合，聚合的过程为：计算平均时间戳，根据平均时间戳确定时效衰减因子，并基于指数平滑更新全局模型； 所述平均时间戳根据如下公式计算： ； 式中，为所述平均时间戳，为第个聚类中所包含的所述采摘机器人的本地模型更新的时间戳，为第个聚类的控制衰减速度系数，为自然常数； 所述全局模型的更新公式如下： ； 式中，为各聚类的模型聚合更新后的全局模型参数，为当前全局模型参数，为第个聚类的模型参数，为时效衰减因子。

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