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龙图腾网获悉新奥新智科技有限公司申请的专利基于聚类驱动模式的联合学习模型训练方法及装置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：CN117195009B 。

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：202210583625.X，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权基于聚类驱动模式的联合学习模型训练方法及装置是由马国良;赵书宝设计研发完成，并于2022-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于聚类驱动模式的联合学习模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本公开涉及联合学习技术领域，提供了基于聚类驱动模式的联合学习模型训练方法及装置。该方法包括：响应联合学习模型训练；利用预设聚类方法，对本地数据进行数据聚类并得到类簇中心并上传到服务端；当接到服务端反馈的对多个类簇中心进行聚合得到的聚合类簇中心时，对本地数据进行联合学习模型训练；当使用本地数据进行联合学习模型训练达到预设条件时，停止训练以得到聚类驱动模型；根据聚类驱动模型，训练负荷预测模型；响应于服务端的反馈；对负荷预测模型进行本地训练直到达到收收敛条件时，得到目标联合学习模型。本公开可在有效保护各参与方的数据隐私的前提下，有效解决各参与方因数据异构而导致模型收敛速度慢及模型泛化性能差的问题。

本发明授权基于聚类驱动模式的联合学习模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于聚类驱动模式的联合学习模型训练方法，其特征在于，包括： 客户端： 响应联合学习模型训练； 利用预设聚类方法，对本地数据进行数据聚类并得到类簇中心，将所述类簇中心上传到服务端； 当接到服务端反馈的对多个所述类簇中心进行聚合后得到的聚合类簇中心时，对所述本地数据进行联合学习模型训练； 当使用所述本地数据进行联合学习模型训练达到预设条件时，停止训练以得到聚类驱动模型；其中预设条件为直到满足迭代次数或者类簇中心不再发生变化； 根据所述聚类驱动模型，训练负荷预测模型，得到所述负荷预测模型的训练模型参数，并上传给服务端； 响应于服务端的反馈； 对负荷预测模型进行本地训练直到达到收收敛条件时，得到目标联合学习模型； 利用预设聚类方法，对本地数据进行数据聚类并得到类簇中心，将所述类簇中心上传到服务端，包括： 获取本地数据集，所述本地数据集包括多个训练数据子集，每一个训练数据子集包括一系列训练数据； 分别对每一个训练数据子集中的一系列训练数据进行分解，得到与每一个训练数据子集对应的多个分解成分，一个分解成分对应一个聚类特征； 任意选定一个聚类特征作为聚类目标，对所述本地数据集中的训练数据进行聚类，得到至少一个聚类簇； 提取各个所述聚类簇的类簇中心并上传到服务端； 根据所述聚类驱动模型，训练负荷预测模型，包括： 根据所述聚类驱动模型对应的最终类簇中心，对本地数据集中的训练数据进行聚类，得到至少一个最终聚类簇，所述最终聚类簇的数量与所述聚类簇的数量相同； 将每一个最终聚类簇对应的训练数据划分为一类训练样本，使用每一类所述训练样本训练一个负荷预测模型。

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