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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利一种基于联邦学习的个性化半监督交通模式识别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：CN118114096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202410238820.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于联邦学习的个性化半监督交通模式识别方法是由李玉;何科;殷昱煜;李尤慧子;周丽设计研发完成，并于2024-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦学习的个性化半监督交通模式识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联邦学习的个性化半监督交通模式识别方法，该方法首先中央服务器生成初始化基本模型，并选择参与用户发送使用超网络生成的自动编码器。其次参与用户使用本地GPS轨迹数据训练自动编码器，返回给中央服务器，更新用户嵌入以及超网络参数，并得到潜在特征。然后中央服务器使用潜在特征训练基本模型，参与用户本地使用带标签GPS轨迹数据集以及无GPS轨迹标签数据集训练监督MLP模型以及半监督卷积自动编码器模型。最后将基本模型、半监督卷积自动编码器模型以及两者的混合的输出送入软投票器，得出交通方式。本发明解决了数据上传可能出现的数据泄露的以及中央服务器获取用户隐私的问题。

本发明授权一种基于联邦学习的个性化半监督交通模式识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的个性化半监督交通模式识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、利用进行联邦学习训练的中央服务器，初始化联邦学习训练环境，为参与用户生成初始化基本模型；参与用户本地还包括一个半监督卷积自动编码器模型；中央服务器连接多个含有GPS轨迹数据的参与用户；中央服务器与参与用户对本地GPS数据进行预处理；所述预处理方式为：对GPS轨迹数据进行行程分段及特征提取，使用相对距离、速度、加速度、加加速度四种运动特征的数据作为输入数据；S2、中央服务器随机选择一个参与用户，使用超网络根据用户嵌入生成自动编码器，并发送给对应参与用户；S3、参与用户使用本地GPS轨迹数据训练接收到的自动编码器，训练后将其返回给中央服务器，中央服务器根据编码器更新用户嵌入以及超网络参数，并在中央服务器端选择与参与用户本地GPS轨迹数据分布相近的数据，使用自动编码器，对其进行编码，得到编码后的潜在特征；S4、中央服务器使用潜在特征训练S1的中央服务器为参与用户生成的基本模型，得到监督MLP模型，将该模型发送给参与用户；S5、参与用户本地使用带标签GPS轨迹数据集训练监督MLP模型，参与用户本地使用带标签GPS轨迹数据集以及无GPS轨迹标签数据集训练半监督卷积自动编码器模型；S6、拼接监督MLP模型以及半监督卷积自动编码器模型的输出，该输出经过全连接网络生成两个模型的混合输出；将基本模型输出、半监督卷积自动编码器模型输出以及混合输出送入软投票器，得出最终的交通方式；S7、参与用户使用本地数据训练，更新模型后，将模型参数分享给中央服务器，然后返回S2，直至参与用户模型收敛或达到指定训练次数。

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