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龙图腾网恭喜深圳前海微众银行股份有限公司申请的专利联邦学习建模优化方法、设备、介质及计算机程序产品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：CN113095512B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202110443709.9，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权联邦学习建模优化方法、设备、介质及计算机程序产品是由黄安埠设计研发完成，并于2021-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本联邦学习建模优化方法、设备、介质及计算机程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种联邦学习建模优化方法、设备、介质及计算机程序产品，所述联邦学习建模优化方法应用于协调方设备，所述联邦学习建模优化方法包括：接收各参与方设备迭代训练本地预测模型生成的本地模型参数；基于对各所述参与方设备发送的训练特征表征进行聚类生成的各特征表征聚类簇，对各所述本地模型参数进行分聚类簇聚合，获得各所述特征表征聚类簇对应的聚合模型参数；将各所述聚合模型参数分别反馈至对应的参与方设备，以供所述参与方设备依据所述聚合模型参数，优化所述本地预测模型，获得联邦预测模型。本申请解决了联邦学习时计算效率低的技术问题。

本发明授权联邦学习建模优化方法、设备、介质及计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习建模优化方法，其特征在于，所述联邦学习建模优化方法应用于协调方设备，所述联邦学习建模优化方法包括：接收各参与方设备迭代训练本地预测模型生成的本地模型参数；基于对各所述参与方设备发送的训练特征表征进行聚类生成的各特征表征聚类簇，对各所述本地模型参数进行分聚类簇聚合，获得各所述特征表征聚类簇对应的聚合模型参数，所述特征表征聚类簇为协调方设备对各训练特征表示进行聚类生成的聚类类别，其中，属于同一特征表征聚类簇的训练特征表征之间的距离小于预设类间距离阈值，属于不同的特征表征聚类的训练特征表征之间的聚类大于预设簇间距离阈值；将各所述聚合模型参数分别反馈至对应的参与方设备，以供所述参与方设备依据所述聚合模型参数，优化所述本地预测模型，获得联邦预测模型；所述基于对各所述参与方设备发送的训练特征表征进行聚类生成的各特征表征聚类簇，对各所述本地模型参数进行分聚类簇聚合，获得各所述特征表征聚类簇对应的聚合模型参数的步骤包括：在各所述本地模型参数中选取各所述特征表征聚类簇分别对应的各待聚合模型参数；对各所述特征表征聚类簇分别对应的各待聚合模型参数分别进行聚合，获得各所述聚合模型参数。

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