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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种自适应通道压缩的通信分割学习系统及其方法、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：CN120896677B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511433004.3，技术领域涉及：H04L1/00；该发明授权一种自适应通道压缩的通信分割学习系统及其方法、介质是由林泽杭;朱顺痣;杨淼;李晗;李林;林政;王大寒设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应通道压缩的通信分割学习系统及其方法、介质在说明书摘要公布了：本发明提供的一种自适应通道压缩的通信分割学习系统及其方法、介质，涉及分割学习与通信压缩技术领域。本发明包括若干个客户端与服务器端，以及设在客户端与服务器端之间的通道压缩装置；通道压缩装置包括通道敏感度建模模块、率失真自适应压缩模块与跨客户端公平协调模块；在通道敏感度建模模块，通过中间层激活值融合动态评估通道重要性；并在率失真自适应压缩模块，基于敏感度分数设计差异化的量化与压缩策略，从而在降低通信开销的同时保留关键信息；同时在跨客户端公平协调模块通过公平性正则与对偶优化机制实现多客户端间的通信资源均衡分配，避免过度压缩影响全局收敛。本发明显著提升了分割学习在复杂异构环境下的通信效率与训练稳定性。

本发明授权一种自适应通道压缩的通信分割学习系统及其方法、介质在权利要求书中公布了：1.一种自适应通道压缩的通信分割学习系统，其特征在于，包括：若干个客户端与服务器端，以及设在客户端与服务器端之间的通道压缩装置； 其中，所述通道压缩装置包括通道敏感度建模模块、率失真自适应压缩模块与跨客户端公平协调模块； 所述客户端用于接收服务器端下发的梯度数据以更新客户端模型，并基于本地数据执行前向传播生成中间层激活值上传至通道压缩装置； 所述通道敏感度建模模块用于获取各客户端在执行前向传播过程中的中间层激活值，并通过Fisher信息、HSIC统计依赖性与一致性进行修正融合，以评估每个通道的重要性，得到每个通道的敏感度分数，具体为： 首先，基于梯度的Fisher信息捕捉通道的局部敏感性，得到fisher敏感度分数； 接着，基于Hilbert–Schmidt独立性准则HSIC，通过核矩阵度量通道特征与标签之间的依赖性，得到HSIC敏感度分数； 采用一致性因子抑制跨客户端方差，以突出多客户端场景下的全局稳定通道，减少由于数据异质性带来的偏差，得到一致性敏感度分数； 然后对一致性敏感度分数、fisher敏感度分数与HSIC敏感度分数进行加权融合，并通过指数滑动平均控制新旧信息的平衡，得到平滑敏感度评分，以减少批次波动带来的不稳定性； 最后对平滑敏感度评分进行归一化，以使不同轮次之间保持尺度一致，得到最终的敏感度评分； 所述率失真自适应压缩模块用于基于所述敏感度分数设计差异化的量化与压缩策略进行压缩，生成量化激活值与压缩失真度量，以对通信码率进行建模，并将量化激活值、压缩失真度量与通信码率发送至服务器端； 服务器端用于接收量化激活值、压缩失真度量与通信码率进行前向传播生成预测结果与计算损失，并通过反向传播生成激活值的梯度下发至客户端，同时结合跨客户端公平协调模块动态协调各客户端的通信资源分配； 所述跨客户端公平协调模块用于通过动态调整各客户端间的通信预算与通信码率，以实现多客户端场景下的资源分配均衡性。

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