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龙图腾网获悉内蒙古工业大学申请的专利一种基于Bandit的联邦学习客户端选择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：CN120197725B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510260376.4，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种基于Bandit的联邦学习客户端选择方法是由刘志强;武多多;刘思远;刘文静设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Bandit的联邦学习客户端选择方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于Bandit的联邦学习客户端选择方法，包括：S1、服务器为每个客户端的奖励分数初始化Beta分布；S2、服务器基于每个客户端的Beta分布生成奖励值，选取目标客户端并分发当前全局模型参数；S3、目标客户端利用当前全局模型参数在本地进行训练，并在完成训练后将本地模型参数和训练精度反馈至服务器，服务器聚合本地模型参数并更新全局模型参数；S4、服务器根据训练精度计算每个目标客户端的累积遗憾值并更新Beta分布；S5、服务器将更新后的全局模型参数发送给新一轮选取的目标客户端，重复S2‑S4，直至满足预设的全局模型收敛条件或达到最大训练轮次。本发明能够提升模型训练的准确率。

本发明授权一种基于Bandit的联邦学习客户端选择方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Bandit的联邦学习客户端选择方法，其特征在于，包括： S1、服务器为每个客户端的奖励分数初始化Beta分布； S2、所述服务器基于每个客户端的Beta分布生成奖励值，基于所述奖励值选取目标客户端并分发当前全局模型参数； S3、所述目标客户端利用当前全局模型参数在本地进行训练，并在完成训练后将本地模型参数和训练精度反馈至服务器，服务器聚合所述本地模型参数，并更新全局模型参数； S4、所述服务器根据所述训练精度计算每个目标客户端的累积遗憾值： ； ； ； 其中，为累积遗憾，为准确率累积遗憾，为响应时延累积遗憾，表示客户端直到第轮训练为止的平均准确率回报，表示客户端在第轮训练的准确率奖励回报，表示客户端直到第轮训练为止的平均时延回报，表示客户端在第轮训练的时延奖励回报，为总训练轮次，，为目标客户端集合；并基于所述累积遗憾值更新所述Beta分布：若所述目标客户端的累积遗憾值未增加，服务器增加对应的Beta分布的正反馈参数；若所述目标客户端的累积遗憾值增加，服务器增加对应的Beta分布的负反馈参数，其中，Beta分布的初始参数设置为相同的初始值，将初始参数α和β初始化为1，表示对客户端数据质量的先验未知且均匀分布； S5、所述服务器将更新后的全局模型参数发送给新一轮选取的目标客户端，重复S2至S4，直至满足预设的全局模型收敛条件或达到最大训练轮次。

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