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龙图腾网获悉平安创科科技(北京)有限公司申请的专利基于分段稀疏编码的联邦训练方法、装置、设备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：CN120874972B 。

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：202511374158.X，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权基于分段稀疏编码的联邦训练方法、装置、设备及介质是由张旭龙;王健宗;谢雨霏设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分段稀疏编码的联邦训练方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，可应用于金融科技及医疗健康等业务场景中，公开了一种基于分段稀疏编码的联邦训练方法、装置、设备及介质，包括：客户端获取低秩自适应参数并划分参数分段，每轮训练确定参数分段标识，结合历史残差执行稀疏处理，生成残差和稀疏分段，编码上传服务器；服务器对同标识的分段按样本量加权聚合并下发；客户端融合全局与本地分段，更新低秩自适应参数并存储残差，完成训练；完成预设轮次后，将更新参数与预训练模型集成形成微调模型，处理任务输入数据生成结果。本发明通过分段稀疏压缩和加权聚合降低通信负担，指数衰减融合提升适配效果，在通信受限和隐私敏感环境中兼顾训练性能与效率。

本发明授权基于分段稀疏编码的联邦训练方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于分段稀疏编码的联邦训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 在客户端获取低秩自适应参数，基于模型层次结构将所述低秩自适应参数划分为多个参数分段； 在每轮联邦训练中，根据客户端标识与当前轮次从所述多个参数分段中确定参数分段标识； 对所述参数分段标识对应的参数分段，结合历史残差执行动态稀疏处理，生成当前残差和稀疏参数分段； 获取所述稀疏参数分段的非零位置信息，基于所述非零位置信息对连续非零元素间的距离执行哥伦布编码，生成编码分段； 将所述编码分段上传至服务器端； 在所述服务器端接收来自多个客户端的编码分段，对具有相同参数分段标识的编码分段，按各客户端的样本量执行加权聚合，生成全局参数分段； 将所述全局参数分段下发至客户端，并在客户端获取本地存储的本地参数分段，以指数衰减权重融合所述全局参数分段与本地参数分段，生成融合结果； 基于所述融合结果更新所述低秩自适应参数，并将所述当前残差存储为后续轮次联邦训练的历史残差用于动态稀疏处理，完成本轮联邦训练； 在完成预设轮次的联邦训练后，将更新后的低秩自适应参数与预训练模型集成，形成微调模型，基于所述微调模型处理任务输入数据，生成任务处理结果。

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