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龙图腾网恭喜北京科杰科技有限公司申请的专利基于群体智能的非结构化数据库联邦学习协同方法及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：CN119669433B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202510186996.8，技术领域涉及：G06F16/3331；该发明授权基于群体智能的非结构化数据库联邦学习协同方法及系统是由高经郡;高海玲;董明慧设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于群体智能的非结构化数据库联邦学习协同方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于群体智能的非结构化数据库联邦学习协同方法及系统，涉及结构化数据技术领域，包括通过联邦学习训练查询模式识别、路径规划和资源分配子模型，并构建群体智能协同网络。用户查询请求经查询模式识别子模型解析后，生成候选查询路径，融合蚁群算法和粒子群算法进行优化，生成查询执行方案。资源分配子模型据此进行资源调度。生成性能优化目标，用于更新各节点本地模型参数，并通过安全聚合算法融合更新后的参数，指导下一轮查询优化。本发明提高了非结构化数据库查询效率，降低了资源消耗。

本发明授权基于群体智能的非结构化数据库联邦学习协同方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于群体智能的非结构化数据库联邦学习协同方法，其特征在于，包括：采集多个非结构化数据库节点的查询语句特征向量、查询资源消耗指标、查询响应时间指标以及查询结果精度指标，将采集的数据构建为初始训练样本集；将所述初始训练样本集输入预设的深度神经网络，通过联邦学习框架训练得到查询模式识别子模型、路径规划子模型及资源分配子模型，并生成对应的初始模型参数；基于所述初始模型参数建立群体智能协同网络，设定初始路径收敛时间阈值和资源利用率阈值作为网络评估基准；将用户输入的查询请求送入所述查询模式识别子模型进行语义解析，提取查询语义特征，并根据所述初始路径收敛时间阈值，通过所述路径规划子模型生成多条候选查询路径；将所述候选查询路径输入融合蚁群路径优化机制和粒子群参数寻优机制的混合群体智能算法，基于所述资源利用率阈值动态优化生成查询执行方案；所述资源分配子模型根据所述查询执行方案进行分布式资源调度，形成最终查询执行方案；执行所述最终查询执行方案，记录路径实际收敛用时及资源占用情况；将所述路径实际收敛用时与所述初始路径收敛时间阈值、所述资源占用情况与所述资源利用率阈值进行差异化分析，生成性能优化目标；基于所述性能优化目标，联邦学习框架同步更新各节点本地模型参数，并通过安全聚合算法融合更新后的本地模型参数，重构生成优化后的全局模型参数；将所述优化后的全局模型参数分发至群体智能协同网络，动态调整所述初始路径收敛时间阈值以及所述资源利用率阈值，形成新的评估基准，用于指导下一轮查询优化。

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