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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利带宽失真自适应的多层可伸缩特征压缩器及其方法、系统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：CN121037463B 。

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：202511556320.X，技术领域涉及：H04L69/04；该发明授权带宽失真自适应的多层可伸缩特征压缩器及其方法、系统是由李晗;朱顺痣;杨淼;林政;李建敏;李林设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本带宽失真自适应的多层可伸缩特征压缩器及其方法、系统在说明书摘要公布了：本发明提供的带宽失真自适应的多层可伸缩特征压缩器及其方法、系统，涉及机器学习技术领域。本发明通过码率失真联合控制器，根据实时网络状态训练阶段和精度需求动态决策分层数目各层位宽分配以及分片大小；通过分层可学习正交变换模块将输入特征映射到能量更集中的子空间并对特征通道进行聚类分组；通过非均匀量化模块基于重要度对系数分配不同的位宽；通过RTT自适应调度模块根据往返时延和抖动程度动态调整分片大小和发片节奏；通过误差跟踪补偿模块记录累计重构误差并进行残差编码；通过关键帧同步模块周期性传输锚定层清除累计误差。本发明显著提升了分布式训练在复杂网络环境下的鲁棒性、收敛稳定性和通信效率。

本发明授权带宽失真自适应的多层可伸缩特征压缩器及其方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种带宽失真自适应的多层可伸缩特征压缩器，应用于分布式机器学习系统的客户端与服务器端之间，以对获取的客户端或服务器端的原始数据进行压缩，输出压缩数据，其特征在于，包括：码率失真联合控制器、分层可学习正交变换模块、非均匀量化模块、RTT自适应调度模块与误差跟踪补偿模块； 其中，所述码率失真联合控制器用于根据实时网络状态、训练阶段和精度需求动态决策分层总数目、各层位宽分配以及分片大小，以对输入的所述原始数据进行动态调整，最小化所述原始数据与重构数据的重构失真；其中，所述重构数据由接收端的解码器对所述压缩数据进行解码重构得到；所述网络状态包括可用带宽、往返时延与抖动； 所述分层可学习正交变换模块用于将所述原始数据映射到能量更集中的子空间，并对特征通道进行聚类分组，以在数据传输过程中，基础层仅携带各组的中心系数与低频分量，增强层则对各组中的高频细节与偏差部分逐层残差编码，进行由粗到细的渐进式数据重构，得到可传输的分层数据； 所述非均匀量化模块用于基于变换后的分层数据计算重要性评分，以动态分配位宽； 所述RTT自适应调度模块用于根据实时网络状态动态调整分片大小和发片间隔； 所述误差跟踪补偿模块用于根据增强层的残差编码计算每一轮累计重构误差并动态调整下一轮的位宽分配，从而得到压缩数据。

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