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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(湖州)申请的专利基于TopN队列和权重FFT变换的多设备胃炎图像联邦学习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：CN116029984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202211573760.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于TopN队列和权重FFT变换的多设备胃炎图像联邦学习方法是由骆春波;杨洁;孙文健;闵川洪;罗杨;刘翔设计研发完成，并于2022-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于TopN队列和权重FFT变换的多设备胃炎图像联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于TopN队列和权重FFT变换的多设备胃炎图像联邦学习方法，设计TopN队列和多设备聚合模型使得模型能够充分利用跨设备的信息以及前一轮甚至前几轮的历史信息，从而提高聚合后的模型准确度；其次本发明融合模型参数的频域信息对不同客户端的参数进行对齐，从而有效减少了不同客户端数据异质性导致的模型漂移现象；最后为了减少分散的客户端在本地数据过拟合的风险，本发明通过基于KL散度的本地loss正则项的方式，能够有效较少本地客户端的过拟合现象，使得模型向效果更好的全局模型优化。

本发明授权基于TopN队列和权重FFT变换的多设备胃炎图像联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.基于TopN队列和权重FFT变换的多设备胃炎图像联邦学习方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、构建基于TopN队列和多设备信息的聚合模型并进行模型训练，得到由N个历史训练最好的模型以及当前轮N个客户端模型组成的服务端模型,具体包括如下步骤： S11、将历史训练做好的N个模型记录形成历史模型合集，表示为 其中，为历史训练最好的N个模型，topN为对应模型编号； S12、将每次客户端模型更新后和历史模型合集中的最后一名进行比较，判断每次客户端更新后的模型在IID数据上的表现是否优于历史模型合集中最后一名，若是则利用更新后的客户端模型更新历史模型合集中的最后一名，若不是则舍去更新后的客户端模型等待下一次更新； S13、将当前N个客户端模型与更新后的历史模型合集进行合并，得到服务器模型; S2、利用带权FFT变化对客户端模型进行参数对齐，得到特征对齐后的客户端模型,具体包括如下步骤： S21、将客户端模型的一个CNN层的参数矩阵转换为二维参数矩阵； S22、利用傅立叶变换将S21得到的二维参数矩阵转换到频域空间； S23、对转换到频域空间的二维参数矩阵进行低通滤波，对齐客户端模型的异质性特征参数； S24、利用控制参数控制低通滤波范围，分别对齐第i个客户端模型的幅频分量和相频分量； S25、对S24得到的幅频分量和相频分量进行反傅立叶变换，得到特征对齐后的客户端模型； S3、对客户端模型进行优化，将过度量全局模型特征向量和本地模型特征向量之间的KL散度加入客户端模型的损失函数计算，减少客户端的过拟合。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人电子科技大学长三角研究院(湖州)，其通讯地址为：313001 浙江省湖州市西塞山路819号南太湖科技创新综合体B2幢8层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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