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龙图腾网恭喜新奥新智科技有限公司申请的专利一种基于联合学习的信息分类方法和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：CN113869459B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202111269972.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于联合学习的信息分类方法和装置是由赵蕾设计研发完成，并于2021-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联合学习的信息分类方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于联合学习的信息分类方法和装置。该方法包括：通过服务器接收参与方上传的数据信息，其中数据信息至少包含：其中数据信息至少包含：参与方的本地模型信息和或本地模型信息对应的本地模型训练的参数；根据调取联合学习框架中的预设条件对参与方上传的数据信息进行筛选，以得到数据信息的分类；将数据信息的分类加入分类任务队列的消息下发参与方；响应参与方上传的本地模型的执行信息，确定参与方的本地模型的训练方案；将训练方案加密后下发至所述参与方。本发明在进行模型训练时能够高效实时的对训练数据进行分类，以提高参与方的本地模型的训练精度和稳定性。

本发明授权一种基于联合学习的信息分类方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于联合学习的信息分类方法，其特征在于，包括：服务器接收参与方上传的数据信息，其中所述数据信息至少包含：所述参与方的图像信息的本地模型信息和或文本信息的本地模型信息和所述本地模型信息对应的本地模型训练的参数，所述本地模型信息包含本地模型训练的目标应用环境值、期望值以及设备的硬件系数中的至少一项；根据调取联合学习框架中的预设条件对参与方上传的数据信息进行筛选，以得到数据信息的分类；其中包括：根据所述参与方发送的数据信息为该参与方设置相应的标签；将所述数据信息的分类加入分类任务队列的消息下发所述参与方；响应参与方上传的本地模型的执行信息，确定所述参与方的本地模型的训练方案；将所述训练方案加密后下发至所述参与方；确定所述参与方的本地模型的训练方案包括：响应参与方上传的本地模型的执行信息；将所述执行信息与所述数据信息的分类相匹配；当匹配的信息为更新参与方发送的本地模型时，计算所述参与方训练本地模型目标训练轮数的值，确定所述本地模型的训练方案为更新训练模型方案；当匹配的信息为所述参与方当前对本地模型训练为最后一轮训练时，计算所述参与方最后一轮本地模型训练的参数的平均值，并将所述平均值作为最终的训练模型参数，确定所述本地模型的训练方案为训练模型方案。

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