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龍圖騰網獲悉復旦大學申請的專利基于T-Step聚合算法的異步聯邦學習方法及系統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：CN115374853B 。

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：202211005250.5，技術領域涉及：G06F18/214；該發明授權基于T-Step聚合算法的異步聯邦學習方法及系統是由吳杰;嚴明;李智鑫;陳路路設計研發完成，并于2022-08-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于T-Step聚合算法的異步聯邦學習方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于T?Step聚合算法的異步聯邦學習方法及系統，所有愿意參與聯邦學習的客戶端設備都能隨時加入訓練過程中，中央服務器在收到滿足預設的異步步長數量的客戶端訓練結果時就更新全局模型，從而能夠盡可能快地更新全局模型，而無需等待慢速客戶端。進一步，本實施例的方法采用了T?Step異步步長聚合算法，使“落后者”客戶端也能參與全局模型聚合，同時通過動態減少權重來減輕“落后者”的陳舊模型參數對全局模型收斂的負面影響，使得訓練得到的模型準確度更高。綜上所述，本實施例的聯邦學習方法鼓勵具有異構資源的設備以異步方式協同訓練全局模型，并能加快訓練速度和模型收斂速度。

本發明授權基于T-Step聚合算法的異步聯邦學習方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于T-Step聚合算法的異步聯邦學習方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1，中央服務器初始化全局模型參數，并將所述全局模型參數發送給所有參與聯邦訓練的客戶端設備，所述中央服務器維護異步步長T； 步驟S2，各所述客戶端設備基于收到的所述全局模型參數，使用其本地數據開始本地模型訓練，并將生成的模型參數更新和當前的局部訓練輪次數發送至所述中央服務器； 步驟S3，所述中央服務器持續接收各所述客戶端設備發送的所述模型參數更新及所述局部訓練輪次數，一旦接收到T個所述模型參數更新，就通過T-Step異步步長聚合算法進行全局模型聚合，更新所述全局模型參數； 步驟S4，全局模型聚合完成后，全局訓練輪次數加一，所述中央服務器將最新的所述全局模型參數及所述全局訓練輪次數下發給參與本輪次聚合的所述客戶端設備，所述客戶端設備開始下一輪本地模型訓練； 步驟S5，重復步驟S2至步驟S4，當所述全局模型收斂至預設的目標準確率，或是所述全局訓練輪次數達到預設的閾值上限時，訓練結束， 其中，所述T-Step異步步長聚合算法比較所述全局訓練輪次數和所述局部訓練輪次數，并使用所述全局訓練輪次數和所述局部訓練輪次數的差的倒數作為權重系數來消除陳舊的模型參數更新對全局模型聚合的影響。

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復旦大學，其通訊地址為：200433 上海市楊浦區邯鄲路220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”。