买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉暨南大学;广西壮族自治区信息中心(广西壮族自治区大数据研究院)申请的专利一种面向绿色工业物联网的个性化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：CN120875458B 。

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：202511358709.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种面向绿色工业物联网的个性化联邦学习方法是由曹坤;文静;陈思羽设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向绿色工业物联网的个性化联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向绿色工业物联网的个性化联邦学习方法，涉及工业物联网中的联邦学习技术领域，包括：初始化联邦学习系统架构，所述联邦学习系统架构由边缘服务器和多个工业物联网节点组成；构建参与者的能源模型，计算能量缓冲容量和总能源供应量；构建基于服务质量与货币奖励的激励模型，量化参与者偏好参数；通过特征分析与问卷反馈推导个性化调度参数；采用强化学习框架实现动态资源分配与奖励预算调度。本发明能够在保证联邦学习参与者的可再生能源驱动的绿色IIoT设备在现实联邦学习部署中的可持续性的同时，提高联邦学习全局模型的准确性，实现个性化的资源管理和奖励分配，优化能源效率和激励机制。

本发明授权一种面向绿色工业物联网的个性化联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种面向绿色工业物联网的个性化联邦学习方法，其特征在于，包括： 初始化联邦学习系统架构，所述联邦学习系统架构由边缘服务器和多个工业物联网节点组成； 构建参与者的能源模型，计算能量缓冲容量和总能源供应量； 构建基于服务质量与货币奖励的激励模型，量化参与者偏好参数； 通过特征分析与问卷反馈推导个性化调度参数； 采用强化学习框架实现动态资源分配与奖励预算调度； 构建参与者的能源模型包括： 集成太阳能和振动能量采集模块；计算基于瞬时辐照度和振动速度的收集功率；确定能量缓冲模块的充放电动态；分别计算训练能耗和常规任务能耗；建立能源供需平衡约束条件； 构建基于服务质量与货币奖励的激励模型包括： 通过资源分配差异计算服务质量指标；结合服务质量与货币奖励生成潜在变量；基于基础参与意愿和边际效用计算参与度；动态调整偏好权重参数；实施累计奖励预算控制机制； 推导个性化调度参数包括： 统计参与者的历史参与次数；构建最大化模型准确性的目标函数；实施能源消耗实时监控；验证训练时间截止期限；确保计算资源分配不超限； 个性化调度包括： 收集常规任务程序特征数据；选择部分参与者完成支付意愿问卷；构建问卷参与者特征矩阵；采用拉丁超立方采样优化偏好权重；使用线性求解器计算最优权重矩阵。

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暨南大学;广西壮族自治区信息中心(广西壮族自治区大数据研究院)，其通讯地址为：510632 广东省广州市黄埔大道西601号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。