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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利一种用于分层联邦学习的设备选择和带宽分配系统、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：CN117914708B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202410093876.9，技术领域涉及：H04L41/0896；该发明授权一种用于分层联邦学习的设备选择和带宽分配系统、方法是由曾德泽;李跃鹏;吉雨希;胡成玉;颜雪松设计研发完成，并于2024-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于分层联邦学习的设备选择和带宽分配系统、方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种用于分层联邦学习的设备选择和带宽分配系统及方法，涉及分层联邦学习领域，系统包括配置云服务器、边缘服务器、终端设备的设备选择模块和带宽分配模块；设备选择模块用于选择终端设备；带宽分配模块为被选择的终端设备分配带宽；将总训练时间分为本地训练时间、本地更新传输时间、预聚合结果上传时间，在总训练时间最小化和数据多样性的约束下进行设备选择和带宽分配。有效地解决了原有的分层联邦学习中设备选择和带宽分配问题，为提高训练性能和保证数据多样性和模型准确性提供了一个创新方案。

本发明授权一种用于分层联邦学习的设备选择和带宽分配系统、方法在权利要求书中公布了：1.一种用于分层联邦学习的设备选择和带宽分配系统，其特征在于，所述系统包括配置云服务器、边缘服务器、终端设备的设备选择模块和带宽分配模块，终端设备被相应的边缘服务器覆盖； 所述设备选择模块用于选择终端设备；设备选择模块选择终端设备时采用基于虚拟队列的设备选择算法，终端设备的选择被抽象为队列长度更新，具体为： 初始化每个终端设备的虚拟队列长度，在每个训练轮开始时，终端设备以虚拟队列的长度降序排序； 通过贪心算法选择最高队列长度的M个终端设备； 在每个训练轮次结束时，根据虚拟更新规则对虚拟队列长度进行更新； 根据虚拟更新规则对虚拟队列长度进行更新表示为： 其中，表示边缘服务器覆盖的终端设备在第+1训练轮的虚拟队列长度；表示边缘服务器覆盖的终端设备在第训练轮的虚拟队列长度；表示边缘服务器覆盖的终端设备是否在第训练轮中实际被选择，被选择取值为1，否则取值0；表示边缘服务器e覆盖的终端设备i的预期保证参与率； 当训练过程中各个虚拟队列的长度保持稳定，数据多样性约束成立，重复上述过程，直到模型的全局损失满足要求； 所述带宽分配模块基于二分搜索的带宽分配算法为被选择的终端设备分配带宽，使得所有被选设备上传本地更新的完成时间趋于一致； 设备选择模块选择的终端设备对模型进行本地训练，获得本地更新，并计算被选择终端设备的本地训练时间； 所述边缘服务器将覆盖的被设备选择模块选择的终端设备发送的本地更新进行预聚合，得到预聚合结果，并计算本地更新传输时间； 所述云服务器接收边缘服务器上传的预聚合结果用以更新全局模型，并计算预聚合结果上传时间； 根据被选择终端设备的本地训练时间、本地更新传输时间、预聚合结果上传时间，计算模型的总训练时间，在模型的总训练时间最小化和数据多样性的约束下进行设备选择和带宽分配。

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中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388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”。

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