长春理工大学丛海芳获国家专利权
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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利一种面向跨领域异构时空智能的自演化联邦元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：CN121279362B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511831870.8，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权一种面向跨领域异构时空智能的自演化联邦元学习方法是由丛海芳;于秉辰;杨根淇;栾天云;杨阳;徐策成设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面向跨领域异构时空智能的自演化联邦元学习方法在说明书摘要公布了：本发明涉及时空智能与联邦学习技术领域，具体涉及一种面向跨领域异构时空智能的自演化联邦元学习方法，包括以下步骤：问题定义，基础建模；构建异构多源跨域联邦元学习机制；构建自演化动态联邦神经架构搜索；构建基于因果推理的联邦可解释性框架；将上述模型深度融合，生成一个适用每个城市的整体优化目标；输出对未来时刻交通参数的具体预测值，并为交通管理者提供基于因果关系的决策建议，本发明通过异构多源跨域联邦元学习机制、自演化动态联邦神经架构搜索和基于因果推理的联邦可解释性框架三大核心模块的协同创新与深度融合，构建了一个兼具高性能、高适应性、高可信度与高隐私保护水平的联邦时空智能平台。
本发明授权一种面向跨领域异构时空智能的自演化联邦元学习方法在权利要求书中公布了：1.一种面向跨领域异构时空智能的自演化联邦元学习方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、问题定义，基础建模，将城市交通网络表示为加权有向图；对于加权有向图上的观测数据，定义时间步长为的时空序列；设定联邦学习参与方集合，每个参与方对应一个城市或区域并拥有独立的本地交通网络和时空数据； S2、构建异构多源跨域联邦元学习机制，将异构的、多源的原始数据处理成统一的特征表示，完成数据融合和知识迁移； S3、构建自演化动态联邦神经架构搜索，生成适配不同城市的网络架构； S4、构建基于因果推理的联邦可解释性框架，提供因果解释与干预分析； S5、将S2-S4中异构多源跨域联邦元学习机制、自演化动态联邦神经架构搜索、基于因果推理的联邦可解释性框架深度融合，生成一个适用每个城市的整体优化目标； S6、输出对未来时刻交通参数的具体预测值，并为交通管理者提供基于因果关系的决策建议。
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