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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于分布感知正则化的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：CN119988019B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202510084861.0，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种基于分布感知正则化的联邦学习方法是由肖云鹏;裴培岩;王蓉;唐飞;韦世红;肖寒春;王国胤设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分布感知正则化的联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明属于联邦学习技术应用领域，具体涉及一种基于分布感知正则化的联邦学习方法，包括在每轮联邦学习，服务器确定参与本次训练的M个客户端；服务器根据计算能力和本地数据量获取每个客户端的数据处理方式，每个客户端根据自身对应的数据处理方式获取训练数据；服务器下发全局模型，每一个客户端通过训练数据训练全局模型得到本地模型参数，并上传给服务器；服务器根据历史训练数据计算时间窗口，在时间窗口内收集本地模型参数进行聚合得到新的全局模型；重复上述操作直至达到最大联邦学习轮次；本发明有效缓解多个客户端之间的设备异构问题。

本发明授权一种基于分布感知正则化的联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分布感知正则化的联邦学习方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.初始化所有客户端的历史训练数据，设置每轮联邦学习的客户端参与数量M；设置最大联邦学习轮次，初始化参数t=1； S2.在第t轮联邦学习，服务器将全局模型下发给所有客户端，服务器确定参与本次训练的M个客户端； S3.服务器根据计算能力和本地数据量获取参与本次训练的每个客户端的数据处理方式，每个客户端根据自身对应的数据处理方式获取训练数据； 步骤S3具体包括： S31.根据每个客户端的计算能力和本地数据量计算初步评分，表示为 其中，Dk表示客户端k的本地数据量，表示客户端k的计算能力，mk表示客户端k的初步评分； S32.对每个客户端的初步评分进行归一化处理，得到设备评分，表示为 其中，表示客户端k的设备评分，N表示客户端总数； S33.根据设备评分计算数据阈值p，表示为 S34.针对参与本次训练的每一个客户端，若其设备评分大于数据阈值，则该客户端使用生成对抗网络进行数据增强得到训练数据；若其设备评分不大于数据阈值，则该客户端对本地数据进行随机采样得到训练数据； S4.参与本次训练的每一个客户端通过训练数据训练全局模型得到本地模型参数，并上传给服务器；训练过程中，每个客户端根据训练数据中不同类别样本数量计算本地局部损失进行训练； S5.服务器根据历史训练数据计算时间窗口，在时间窗口内收集本地模型参数进行聚合得到新的全局模型； 步骤S5具体包括： S51.计算第t轮联邦学习的时间窗口，表示为 其中，表示第i个聚类直径； S52.计算参与本次训练的客户端k对应的延时函数Sk，表示为 其中，表示服务器在第t轮联邦学习中，截止到客户端k返回本地模型参数时收集到的本地批次数之和，表示服务器在第t-1轮联邦学习收集到的本地批次数之和，表示客户端k在第t轮联邦学习中训练本地模型使用的本地批次数，表示控制函数衰减速度的超参数； S53.计算客户端k在当前联邦学习轮次的混合超参数，表示为 其中，表示客户端k在第t轮联邦学习的混合超参数，α表示初始的混合超参数值； S54.在当前联邦学习轮次开始时刻计时，每收集一个本地模型参数就进行一次异步聚合，直至计时时段到达当前联邦学习轮次对应的时间窗口得到当前联邦学习轮次的全局模型参数； S6.判断是否达到最大联邦学习轮次，若是，则结束迭代，若不是，则令t=t+1，并返回步骤S2。

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