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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利分布式机器学习的方法、装置、电子设备及介质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：CN116882516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310700195.X，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权分布式机器学习的方法、装置、电子设备及介质是由吕昕晨;梁紫宣;崔琪楣;陶小峰设计研发完成，并于2023-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本分布式机器学习的方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种分布式机器学习的方法、装置、电子设备及介质。通过应用本申请的技术方案，可以不将网络下所有的物理链路均选为用户设备间需要进行模型参数交换的通信链路，而是根据预设的处理规则，将其中通信开销较小且鲁棒性更高的物理链路作为通信链路。从而实现了在节省分布式机器学习网络的通信开销的前提下，也能保证分布式机器学习算法收敛的目的。

本发明授权分布式机器学习的方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种分布式机器学习的方法，其特征在于，应用于包含多个用户设备的分布式机器学习网络中，包括： 为各个所述用户设备确定与自身对应的待处理片段，所述待处理片段包括自身用户设备、与自身相邻的目标邻居设备以及与所述目标邻居设备之间的物理链路； 基于预设的处理规则，分别对各个待处理片段进行融合吸收处理，直至得到一个最终片段，所述最终片段中包含多个最终物理链路； 将多个所述最终物理链路作为所述分布式机器学习网络中的通信链路，并基于所述通信链路，完成各个用户设备之间的分布式机器学习； 所述为各个所述用户设备确定与自身对应的待处理片段，包括： 为各个所述用户设备确定与自身对应的邻居用户设备，所述邻居用户设备为与自身所在同一物理链路，且与自身相邻的用户设备； 为各个所述用户设备确定与自身对应的邻居用户设备之间物理链路的通信开销； 基于各个所述用户设备与对应邻居用户设备之间的通信开销，为各个所述用户设备确定与自身对应的待处理片段； 所述基于所述通信链路，完成各个用户设备之间的分布式机器学习，包括： 控制各个所述用户设备，向与自身对应的通信邻居用户设备发送节点度信息，其中所述节点度信息为与自身用户设备相邻的通信链路的数量，所述通信邻居用户设备为与自身所在同一通信链路，且与自身相邻的用户设备； 基于各个所述用户设备接收到的节点度信息，生成共识矩阵，并基于所述共识矩阵完成各个用户设备之间的分布式机器学习； 基于下述公式生成共识矩阵： ； 其中，是用户设备的度，为所述通信链路的N×N的邻接矩阵，N为网络中用户设备的数量。

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