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龙图腾网获悉中国电子技术标准化研究院;国网综合能源服务集团有限公司;北京邮电大学;国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司申请的专利一种面向物联网的分簇联邦多任务学习方法及装置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：CN115293358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202210751781.2，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种面向物联网的分簇联邦多任务学习方法及装置是由张群;马珊珊;徐洋;杨少杰;熊翱;王冰;廖双乐;周游设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向物联网的分簇联邦多任务学习方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向物联网的分簇联邦多任务学习方法及装置，通过对物联网终端设备进行分簇，使相同簇内的数据分布趋于近似，并在每个簇内分别执行联邦多任务学习算法，在每个物联网终端设备处执行全局训练任务和个性化训练任务，在簇内实现数据共享的同时，充分利用物联网终端设备本地数据针对个性化任务进行训练，高效利用了各物联网终端设备的本地数据，提升了训练效果。在各物联网终端设备的本地训练过程中，根据算力调整本地训练轮次，充分利用各物联网终端设备的计算资源，提升了模型训练效率。利用全局模型对个性化训练任务进行正则化约束，能够有效防止过拟合，控制个性化程度，提升模型质量。

本发明授权一种面向物联网的分簇联邦多任务学习方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向物联网的分簇联邦多任务学习方法，其特征在于，所述方法在物联网终端设备上运行，所述物联网终端设备通过微基站中继连接宏基站，其中，所述物联网终端设备以最小化数据分布差异为目标划分为预设数量个簇；所述方法用于执行联邦多任务训练，每一训练轮次中，包括： 从所述宏基站下载当前物联网终端设备所属的当前簇本轮的全局模型； 利用当前物联网终端设备的本地数据对所述全局模型进行全局训练任务，所述全局训练任务采用第一损失函数进行参数更新，得到全局更新模型； 利用当前物联网终端设备的本地数据对其在本轮的个性化模型进行个性化训练任务，所述个性化训练采用第二损失函数进行参数更新，得到更新后的个性化模型；其中，所述第二损失函数在所述第一损失函数的基础上结合所述全局模型的参数对所述个性化训练任务进行正则化约束； 将所述全局更新模型发送至所述宏基站，与所述当前簇内其他物联网终端设备执行全局训练任务得到的模型进行聚合，以更新所述当前簇的全局模型 其中，所述方法采用k-means算法对所述物联网终端设备进行分簇，所述物联网终端设备以最小化数据分布差异为目标划分为预设数量个簇，包括：随机将所述预设数量个物联网终端设备初始化为质心以建立相应的簇；逐一计算其余物联网终端设备本地数据与各质心本地数据的分布距离，将其归属至分布距离最近的质心对应的簇，并计算每个簇内各物联网终端设备本地数据的分布均值以更新质心，直至所有物联网终端设备完成分类； 或，所述方法采用手肘法确定簇的所述预设数量，所述物联网终端设备以最小化数据分布差异为目标划分为预设数量个簇，包括：随机选取一个物联网终端设备作为聚类中心；逐一计算其余物联网终端设备与现有各聚类中心本地数据的分布距离，并选择分布距离最大的物联网终端设备作为新的聚类中心；迭代至选出来预设数量个聚类中心。

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电子技术标准化研究院;国网综合能源服务集团有限公司;北京邮电大学;国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司，其通讯地址为：100007 北京市东城区安定门东大街1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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