北京电子科技学院张克君获国家专利权
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龙图腾网获悉北京电子科技学院申请的专利全局决策边界蒸馏学习的数据与模型异构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：CN120449989B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202510491413.2，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权全局决策边界蒸馏学习的数据与模型异构联邦学习方法是由张克君;王钧;黄润子;王文彬;王珣玺;李鹏程;于新颖设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本全局决策边界蒸馏学习的数据与模型异构联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了全局决策边界蒸馏学习的数据与模型异构联邦学习方法，通过两种子方法分别解决数据异质性与异构模型性能差异这两个关键问题。子方法一针对数据异质性问题，通过在本地聚类多原型，充分凝练私有数据域分布信息，并在本地监督学习阶段引入无关类蒸馏，缓解本地知识遗忘。子方法二针对异构模型性能差异问题，提出全局决策边界蒸馏学习，在服务器维护更新全局决策边界学习器，从全局决策边界视角优化本地模型，降低冲突信息对本地模型的影响。本发明的性能优于最先进的多种联邦学习方法，并可更好的适应具有挑战性的场景，同时具有更高的通信效率、较好的隐私可靠性。
本发明授权全局决策边界蒸馏学习的数据与模型异构联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种全局决策边界蒸馏学习的数据与模型异构联邦学习方法，其特征在于，包括： 获取各客户端利用本地私有数据对本地分类器进行本地监督训练得到的本地分类器参数； 基于所述本地分类器参数建立全局决策边界学习器，初始化学习器参数得到全局决策边界信息，并发送至客户端； 通知客户端在本地训练阶段引入无关类知识蒸馏，选用协作迭代轮次中最优模型作为教师模型，引导本地模型捕捉类别之间的关系以得到优化后的特征表示； 获取客户端根据优化后的特征表示聚类生成的本地原型集合； 将本地原型集合合并为全局原型集合，并根据优化目标公式定义学习器训练损失函数以训练全局决策边界学习器，并将训练后的学习器参数发送至参与协作训练的客户端； 获取客户端基于训练后的学习器参数从全局决策边界视角指导优化更新后的本地分类器以得到的优化后的本地模型。
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