南京信息职业技术学院陈凡获国家专利权
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龙图腾网获悉南京信息职业技术学院申请的专利一种基于动态滑动窗口与联邦学习的边云数据协同处理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：CN121284033B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511836486.7，技术领域涉及：H04L67/10；该发明授权一种基于动态滑动窗口与联邦学习的边云数据协同处理方法是由陈凡;顾振飞;汪宏艳;李方方;朱启文设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于动态滑动窗口与联邦学习的边云数据协同处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态滑动窗口与联邦学习的边云数据协同处理方法，具体涉及边缘计算与数据协同处理技术领域；通过构建时间戳滑动窗口，基于局部突变强度自适应调整窗口长度，提取关键状态片段，生成局部特征摘要流；将特征摘要输入本地联邦子模型，计算可信特征响应值，并构建协同稀疏图谱识别异常节点，触发增量再训练；在带宽约束下上传轻量化模型更新与特征摘要，云端融合构建全局模型并下发；依据节点突变率与网络状态调整下一轮滑动窗口参数；本发明可有效提升模型训练精度与边云协同效率，具备低带宽、高动态及自适应优势。
本发明授权一种基于动态滑动窗口与联邦学习的边云数据协同处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态滑动窗口与联邦学习的边云数据协同处理方法，其特征在于：包括： 针对每一边缘节点采集的时序数据，构建带有时间戳的滑动数据窗口，并采用动态滑动窗口调整方法对窗口长度进行调整； 基于滑动窗口内的数据突变特征，提取每个时间窗口内的关键状态片段，生成局部特征摘要流F_i； 将所述局部特征摘要流F_i输入本地联邦子模型，并对本地联邦子模型输出结果进行加权置信评估，得到本地可信特征响应值R_i； 将所有边缘节点的R_i汇总构建协同稀疏图谱，并根据图结构中的异常突变节点触发局部数据增强与再训练请求； 在满足带宽约束条件下，将经过选择的本地联邦子模型更新结果及局部特征摘要流F_i上传至云端服务器，由云端聚合构建全局模型M_g； 将更新后的M_g下发至边缘节点，并根据节点自身的突变率与网络状态调整下一轮滑动窗口初始参数。
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