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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种识别分布式训练系统异常更新的方法、装置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：CN115204268B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202210717021.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种识别分布式训练系统异常更新的方法、装置及介质是由高蕾;姜晶菲;李东升;苏华友;李荣春;乔鹏;许金伟设计研发完成，并于2022-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种识别分布式训练系统异常更新的方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种识别分布式训练系统异常更新的方法、装置及介质，主要涉及人工智能领域。该方法先接收各计算组发送的流量统计数据；其中，流量统计数据包括计算组多次更新的起始时间与结束时间、通信流量大小和发往参数服务器的编号；然后，根据隶属度矩阵和各计算组的流量特征属性数据对各计算组进行聚类分类，得到分类结果；其中，流量特征属性数据为根据流量统计数据计算得到；最后，根据分类结果分析分布式训练系统的工作情况。可见，该方法根据计算组的流量特征属性数据进行聚类分析，能够有效识别各计算组的工作情况，进而可得到计算组所在的分布式训练系统的工作情况，因此能够有效识别出分布式训练系统瓶颈或效率低下等异常情况。

本发明授权一种识别分布式训练系统异常更新的方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种识别分布式训练系统异常更新的方法，其特征在于，包括： 接收各计算组发送的流量统计数据；其中，所述流量统计数据包括所述计算组多次更新的起始时间与结束时间、通信流量大小和发往参数服务器的编号； 根据隶属度矩阵和各所述计算组的流量特征属性数据对各所述计算组进行聚类分类，得到分类结果；其中，所述流量特征属性数据为根据所述流量统计数据计算得到； 根据所述分类结果分析所述分布式训练系统的工作情况； 其中，所述根据所述分类结果分析所述分布式训练系统的工作情况包括： 将当前计算组所在的各聚类的元素个数分别与预设的第一阈值进行比较；其中，当前所述计算组为全部所述计算组的其中一个计算组； 若当前所述计算组所在的各所述聚类的元素个数均不小于所述第一阈值，则确定当前所述计算组正常；否则，分别计算当前所述计算组所在的各所述聚类的聚类中心与选取的计算组所在的各聚类的聚类中心的相对距离； 若当前所述计算组所在的各所述聚类的所述元素个数均小于所述第一阈值且各所述相对距离的绝对值均大于第二阈值，则确定当前所述计算组异常；否则，确定当前所述计算组正常； 判断是否检测完全部所述计算组； 若未检测完，则进入所述将当前计算组所在的各聚类的元素个数分别与预设的第一阈值进行比较的步骤； 若全部检测完，则根据各所述计算组的工作情况得到所述分布式训练系统的工作情况。

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