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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利面向数据非独立同分布场景的联邦学习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：CN114580663B 。

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：202210192242.X，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权面向数据非独立同分布场景的联邦学习方法及系统是由魏成坤;陈文智;林东宇;江鑫楠;张紫徽;王总辉设计研发完成，并于2022-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向数据非独立同分布场景的联邦学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向数据非独立同分布场景的联邦学习方法和系统，包括多个客户端和中心服务器；中心服务器用于将目标数据集以非独立分布方式划分成多个子数据集使得每个子数据集包含所有种类数据，并分配子数据集到客户端；客户端用于基于接收的子数据集，依据当前本地锚点指导子数据集训练当前本地模型，并更新本地锚点和本地模型参数，依据约定的通信方式上传模型数据至中心服务器；中心服务器还用于根据接收的模型数据进行聚合得到聚合数据，依据约定的通信方式下传聚合数据至客户端以作为下一轮联邦学习的基础，该方法在保障用户数据安全的基础上，提升特定场景下联邦学习系统的实用性，同时解决联邦学习系统的通信效率、统计异构问题。

本发明授权面向数据非独立同分布场景的联邦学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向数据非独立同分布场景的联邦学习系统，其特征在于，包括多个客户端和中心服务器，每个客户端与中心服务器建有通信通道；中心服务器用于将目标数据集以非独立分布方式划分成多个子数据集使得每个子数据集包含所有种类数据，还用于分配子数据集到客户端使得每个客户端均拥有1个子数据集；客户端用于基于接收的子数据集，依据当前全局锚点指导子数据集训练当前本地模型，并更新本地锚点和本地模型参数，依据约定的通信方式上传模型数据至中心服务器，其中，本地锚点为根据本地数据对应的特征向量确定的能够代表分类类别的特征点，模型数据包括新本地锚点、本地模型参数；中心服务器还用于根据接收的模型数据进行聚合得到聚合数据，依据约定的通信方式下传聚合数据至客户端以作为下一轮联邦学习的基础，其中，聚合数据包括对所有新本地锚点聚合得到的全局锚点、对所有本地模型参数聚合得到的全局模型参数。

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