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龙图腾网恭喜河南大学申请的专利基于联邦学习的人类活动识别方法和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：CN114386621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202111501125.9，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权基于联邦学习的人类活动识别方法和系统是由刘颜红;徐恕贞;何欣;王光辉;田贺文设计研发完成，并于2021-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习的人类活动识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于联邦学习的人类活动识别方法和系统。该方法包括：步骤1：服务器确定训练任务和对应的活动数据特征，生成初始模型参数并下发至各个客户端；步骤2：每个客户端根据接收到的初始模型参数或新的全局模型参数，结合自身的本地活动数据进行本地训练，生成本地更新参数，将本地更新参数上传到服务器；步骤3：服务器将接收到的各个客户端的本地更新参数进行加权平均聚合以产生新的全局模型参数，将新的全局模型参数下发至各个客户端；步骤4：重复执行步骤2至步骤3，直至达到训练停止条件得到最终的全局模型参数，服务器将最终的全局模型参数下发至各个客户端。本发明在保护用户隐私的同时提升了HAR识别的准确率。

本发明授权基于联邦学习的人类活动识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于联邦学习的人类活动识别方法，多个客户端通过以太网与服务器建立连接并通信，其特征在于，所述方法包括：步骤1：服务器确定训练任务和对应的活动数据特征，并生成初始模型参数，将所述初始模型参数下发至各个客户端；步骤2：每个客户端根据接收到的初始模型参数或新的全局模型参数，结合自身的本地活动数据进行本地训练，生成本地更新参数，将所述本地更新参数上传到服务器；步骤3：服务器将接收到的各个客户端的本地更新参数进行加权平均聚合以产生新的全局模型参数，将所述新的全局模型参数下发至各个客户端；具体包括：确定超参数p的取值，利用所述超参数p调节各个客户端的本地更新参数的权重；服务器按照公式3将接收到的各个客户端的本地更新参数进行加权平均聚合以产生新的全局模型参数wt： 其中，K表示客户端的数量，nk表示第k个客户端的样本量，表示第k个客户端的本地更新参数的权重，代表第k个客户端的本地更新参数，t表示迭代次数；步骤4：重复执行步骤2至步骤3，直至达到训练停止条件得到最终的全局模型参数，服务器将最终的全局模型参数下发至各个客户端。

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河南大学，其通讯地址为：475001 河南省开封市顺河区明伦街85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”。