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龙图腾网获悉浙江工商大学申请的专利联邦学习网络中联合优化量化水平与客户端选择的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：CN116471612B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310378263.5，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权联邦学习网络中联合优化量化水平与客户端选择的方法是由范露露;倪郑威;张朝阳设计研发完成，并于2023-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本联邦学习网络中联合优化量化水平与客户端选择的方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于能量采集式联邦学习网络中联合优化量化水平与客户端选择的方法。首先构建了携带有能量采集模块的联邦学习网络模型；其次，将联邦学习网络训练损失等价替代为当前和最优权重模型的期望距离；再次，采用广义量化方法量化差分权重，并探究权重差分对量化最优速率的影响；随后，在最小化能量因果性约束下，对量化水平、客户端选择进行优化，构造成非凸的混合整数非线性优化问题；最后，将MINLP问题构造为凸优化问题，可基于MINLP等求解器对其进行求解。

本发明授权联邦学习网络中联合优化量化水平与客户端选择的方法在权利要求书中公布了：1.一种能量采集式联邦学习网络中联合优化量化水平与客户端选择的方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、构建携带有能量采集模块的联邦学习网络模型； 步骤2、将联邦学习网络训练损失问题等价替代为当前和最优权重模型的期望距离问题； 步骤3、对局部权重向量做权重差分处理，采用广义量化的方法量化差分权重，并探究权重差分对量化最优速率的影响； 步骤4、对于第t+1轮更新模型，选择K个客户端进行训练，基于量化算法，将更新后的局部权重向量差分量化，得到新一轮全局权重向量； 步骤5、在最小化能量因果性约束下，对量化水平、客户端选择进行优化，构造成非凸的混合整数非线性优化问题； 步骤6、最后，将其转化为凸优化问题，可基于MINLP求解器对其进行求解；在步骤3中，基于损失函数L-光滑，-强凸，客户端随机梯度无偏及有界，可以得到： ； 其中,,表示第轮学习率， ，E表示选中的客户端局部迭代次数，K表示每一轮次客户端的数量，H表示客户端随机梯度下降的上界，表示客户端随机梯度方差上界，表示数据集的异构程度，表示第+1轮的权重向量，表示全局最佳权重向量，T表示在训练过程中全局迭代的轮次数，M是第t轮次中选择客户端的数量，表示第时量化比特数的函数； 其中“损失函数L-光滑，-强凸”具体是指损失函数的变化速率为L且弯曲程度为，“客户端随机梯度无偏及有界”是指每一轮次客户端k随机梯度的期望等于真实梯度且随机梯度方差有界； 在步骤3中，对于第t轮，我们将学习率设置为，则具有量化的联邦学习的边界满足： ； 其中,E表示选中的客户端局部迭代次数，H表示客户端随机梯度下降的上界，表示客户端随机梯度方差上界，表示数据集的异构程度，表示经过T轮全局训练后的损失，表示全局权重下的最优损失； 如果权重被差分量化，联邦学习可以覆盖到的全局最优速率，且只要满足损失函数L-光滑，-强凸，客户端随机梯度无偏及有界，不同轮次的量化水平可以任意选择； 在步骤5中，重构MINLP问题为： ； 其中，i为迭代变量，表示对从至T项进行累乘；L表示损失函数变化速率，表示损失函数弯曲程度，E表示选中的客户端局部迭代次数，H表示客户端随机梯度下降的上界，表示客户端随机梯度方差上界，表示数据集的异构程度，表示第轮的学习率,表示第T轮时权重的量化比特数； 由于和是不变的，因此可将问题转化为非凸的MINLP问题，即： ； 其中，表示客户的参与度，表示在第t轮选择客户进行训练，表示量化比特数的函数，表示权重向量的长度，表示第t轮中的权重的量化比特数，表示客户端m在第t轮中量化的比特数，表示上传时间，表示分配给每个用户的带宽，表示第t轮客户端与中心参数服务器之间的信道增益，表示该网络中噪声的功率谱密度，表示第t轮训练中客户端上传消耗的能量，表示客户端m在一轮运行中消耗的能量，表示第t轮收集到的能量；在步骤1中，构建联邦学习网络模型： ； 其中，表示联邦学习中的全局损失函数，表示第m个客户端的平均损失；在步骤2中，将联邦学习网络训练损失问题等价为当前和最优权重模型的期望距离问题的方式为： ； 其中表示为经过T轮全局训练后的损失，表示全局权重下的最优损失，表示第T轮权重向量，L表示损失函数变化速率，表示T轮训练后全局权重与最佳权重之间的期望。

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