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龙图腾网恭喜北京理工大学申请的专利一种用于非独立同分布联邦学习的数据集构建系统和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：CN113627540B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202110928436.7，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权一种用于非独立同分布联邦学习的数据集构建系统和方法是由李侃;李洋设计研发完成，并于2021-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于非独立同分布联邦学习的数据集构建系统和方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于非独立同分布联邦学习的数据集构建系统和方法，系统包括初始模块、选择模块和状态序列组抽取模块；其中，初始模块，用于接收数据集，根据初始概率分布矩阵、初始概率转移矩阵抽样生成初始状态序列；选择模块，用于接收初始状态序列组，生成用于非独立同分布联邦学习的数据集：状态序列组抽取模块，用于根据接收的状态序列和组数，生成状态序列组。通过本发明，真实的数据集划分为多个更小的子集合成分布式非独立同分布数据集，容易设置不同数量的参与者，便于量化局部数据的均衡性，构造出非独立同分布的场景可以供研究使用。

本发明授权一种用于非独立同分布联邦学习的数据集构建系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种用于非独立同分布联邦学习的数据集构建系统，其特征在于，包括初始模块、选择模块、状态序列组抽取模块和分配模块；其中，初始模块，用于接收数据集，根据初始概率分布矩阵、初始概率转移矩阵抽样生成初始状态序列；选择模块，用于接收初始状态序列组，生成用于非独立同分布联邦学习的数据集：状态序列组抽取模块，用于接收状态序列和组数，生成状态序列组；分配模块，与所述的选择模块相连接，用于根据联邦学习的节点分配数据样本；在所述的选择模块中，生成用于非独立同分布联邦学习的数据集的步骤如下：1设定组数更换的阈值N，用于调整数据的均匀程度；2设定转移概率矩阵A，值pij＝Pit+1＝qj|it＝qi,i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,n,pij表示转移概率，且∑j＝1pij＝1,…,∑j＝npij＝1,i＝1,…,T， 其中，m＝WN向上取整，W为所述数据集的样本数量；3如果状态序列组数Z在[k-1N,kN之间，1k≤m，则将状态序列组的最后一个序列、转移概率Ak-1和组数kN-Z发送到状态序列组抽取模块，以生成状态序列组{IZ+1,IZ+2,…,IkN}，并与状态序列组共同组成新的状态序列组{I1,I2,…,IkN}；如果km，则停止执行；4重复执行步骤3，直到遍历整个数据集；最终形成的状态序列组为非独立同分布的数据集；在分配模块中，首先设置与节点对应的数量调节器C＝C1,C2,C3,…,CK，K表示节点数量；将最终的状态序列组按依次平均分配到K个节点上，每个节点分配到个样本；当K个节点分配不同比例的数据样本量时，每个节点分配的样本数分别为C1W,C2W,C3W,…,CKW，节点1分配的样本数为：节点2分配的样本数为：节点K分配的样本数为：

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