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龍圖騰網獲悉中南大學;湖南能源大數據中心有限責任公司申請的專利分類預測模型訓練方法、分類預測方法、設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115965078B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211564028.9，技術領域涉及：G06N3/096；該發明授權分類預測模型訓練方法、分類預測方法、設備及存儲介質是由唐程;馬駿;王向陽;劉小海;劉彤;呂豐設計研發完成，并于2022-12-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本分類預測模型訓練方法、分類預測方法、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種分類預測模型訓練方法、分類預測方法、設備及存儲介質，該訓練方法包括每個客戶端利用本地訓練數據集對本地分類預測模型進行訓練，計算出本地訓練數據集中各類數據的原型，計算出公共數據集的軟決策；中央服務器端將所有原型和所有軟決策進行聚合，利用聚合后的原型和聚合后的軟決策構建優化目標函數，并對全局分類預測模型進行訓練，計算出公共數據集的軟決策；每個客戶端利用接收到的軟決策和公共數據集對本地分類預測模型進行訓練；當循環輪次等于設定輪次時，得到訓練好的各本地分類預測模型和全局分類預測模型。本發明可以減少服務器與客戶端之間的通信開銷，實現模型架構個性化，提高模型精度。

本發明授權分類預測模型訓練方法、分類預測方法、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于聯邦知識蒸餾算法的分類預測模型訓練方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：構建由中央服務器端和N個客戶端C＝{C1,C2,...,Ci,...,CN}組成的聯邦學習系統，其中，N≥2，Ci表示第i個客戶端； 步驟2：每個所述客戶端Ci均在本地構建帶標注的本地訓練數據集Di和本地分類預測模型Xi，且令循環輪次t＝1；其中本地訓練數據集Di為圖像數據； 步驟3：每個所述客戶端Ci在本地利用本地訓練數據集Di對本地分類預測模型Xi進行迭代訓練，并利用訓練后的本地分類預測模型Xi計算出本地訓練數據集Di中各類數據的原型其中，類k數據的原型是指類k數據的本地分類預測模型Xi輸出特征向量的平均值； 每個所述客戶端Ci在本地利用訓練后的本地分類預測模型Xi計算出未帶批注的公共數據集DP的軟決策其中，所述軟決策是指本地分類預測模型Xi的預測輸出； 步驟4：所有客戶端C將各自計算出的原型和軟決策發送給所述中央服務器端； 步驟5：所述中央服務器端將接收到的每個類所有原型和所有軟決策分別進行聚合，得到聚合后的各類原型和聚合后的軟決策；利用聚合后的各類原型和聚合后的軟決策構建優化目標函數，利用公共數據集dP和優化目標函數對構建的全局分類預測模型進行迭代訓練； 利用訓練后的所述全局分類預測模型計算出未帶批注的公共數據集DP的軟決策其中，所述軟決策是指全局分類預測模型的預測輸出； 步驟6：所述中央服務器端將所述軟決策發送給每個所述客戶端ci； 步驟7：每個所述客戶端Ci利用接收到的軟決策和公共數據集DP對本地分類預測模型Xi進行迭代訓練； 步驟8：判斷循環輪次t是否等于設定輪次，如果是，則得到訓練好的各本地分類預測模型Xi和全局分類預測模型；否則，令t＝t+1，并跳轉至步驟3。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中南大學;湖南能源大數據中心有限責任公司，其通訊地址為：410083 湖南省長沙市岳麓區麓山南路932號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。