买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉山东省工业技术研究院;山东大学申请的专利基于原型引导的联邦一致性表示学习系统及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：CN119229223B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202411764345.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于原型引导的联邦一致性表示学习系统及方法是由孟雷;齐壮;王宇;张若涵;李照川;孟祥旭设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于原型引导的联邦一致性表示学习系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于联邦学习技术领域，具体涉及一种基于原型引导的联邦一致性表示学习系统及方法。其系统包含两个主要模块：源内表征校准模块和跨源一致表征学习模块。它首先利用源内表征校正模块改进局部训练，对不平衡数据上的特征分布进行校正。这有助于缓解因数据集偏差而引起的特征空间中的显著差异。同时，它向服务器提供原型信息，包括集群原型、集群方差和注意力分数。然后，跨源一致表征学习模块使用从所有客户获得的原型信息来学习广义投影和分类器。该算法首先利用统计知识生成扩展特征，细化特征空间，提高多样性。随后，将不同来源的特征映射到统一的空间进行比对和分类，并根据注意力得分消除孤立点的干扰。

本发明授权基于原型引导的联邦一致性表示学习系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于原型引导的联邦一致性表示学习系统，其特征在于，包括：源内表征校准模块，用于对客户端的表示分布进行建模，改进局部训练，对不平衡数据上的特征分布进行校正；同时，它向服务器提供原型信息，包括集群原型、集群方差和注意力分数；利用预训练的CLIP模型输出的类感知文本表征约束局部模型的表征学习，所述客户端中存储有私有数据集和私有模型，训练结束后，使用训练好的私有模型对私有数据集进行特征提取，将提取的特征进行聚类，簇内的特征均值被视为原型，并计算簇内特征在各个维度上的方差和簇原型的重要性分数；跨源一致表征学习模块，用于学习泛化投影和分类器；客户端将私有模型和原型信息发送至服务端；服务端接收客户端上传的私有模型和原型信息，利用统计知识生成增强特征，细化特征空间，提高多样性；随后，基于关系一致性的跨源特征对齐模块将不同来源的特征映射到统一的空间进行比对和分类，对私有模型的参数进行求和，然后取平均值得到全局模型，服务端利用各方原型校准全局模型中的全局投影头和全局分类器，将校准后的全局模型发送给客户端，并根据注意力得分消除异常点的干扰。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东省工业技术研究院;山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市高新区舜风路777号A座5楼502室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。