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龍圖騰網獲悉青島理工大學申請的專利基于多智能體與知識蒸餾的聯邦學習方法、系統及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：CN120354255B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202510855313.3，技術領域涉及：G06F18/2415；該發明授權基于多智能體與知識蒸餾的聯邦學習方法、系統及介質是由熊曉蕓;吳云亭;趙浩然;趙小琪;王金龍;趙新奎;程冠杰;胡殿凱設計研發完成，并于2025-06-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多智能體與知識蒸餾的聯邦學習方法、系統及介質在說明書摘要公布了：本申請涉及聯邦學習技術領域，公開了一種基于多智能體與知識蒸餾的聯邦學習方法、系統及介質，方法包括：S1、訓練本地模型；S2、基于解耦的知識蒸餾；S3、基于區塊鏈的去中心化知識共享：將S2提取的標準化蒸餾知識片段及其元數據封裝成區塊鏈交易提交至區塊鏈網絡，并驗證交易合法性，寫入區塊鏈賬本，實現去中心化分發；S4、基于大語言模型的多智能體協作知識管理，更新學生模型；S5、重復執行S1?S4，直至滿足訓練終止條件。本申請實現聯邦學習過程中對知識的個性化選擇、自適應過濾與高效共享，有效緩解由數據非獨立同分布特性引起的客戶端漂移現象，顯著提升模型在異構數據環境下的收斂速度、整體性能與個性化水平，并優化客戶端間的通信開銷。

本發明授權基于多智能體與知識蒸餾的聯邦學習方法、系統及介質在權利要求書中公布了：1.基于多智能體與知識蒸餾的聯邦學習方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、訓練本地模型： 利用采集的個人健康數據獨立訓練本地模型，生成可用于知識蒸餾的教師模型和用于接收外部知識蒸餾學習的學生模型； S2、基于解耦的知識蒸餾： 從S1訓練好的教師模型中提取標準化蒸餾知識片段，知識蒸餾過程將知識制作步驟與知識學習步驟解耦； S3、基于區塊鏈的去中心化知識共享： 將S2提取的標準化蒸餾知識片段及其元數據封裝成區塊鏈交易提交至區塊鏈網絡，并驗證交易合法性，寫入區塊鏈賬本，實現去中心化分發； S4、基于大語言模型的多智能體協作知識管理，更新學生模型： 通過個性化需求分析與知識評估智能體評估學生模型狀態，生成個性化學習需求向量，并分析外部蒸餾知識片段價值，生成評估結果； 根據評估結果及個性化學習需求向量，通過自適應知識選擇與融合指導智能體，完成外部蒸餾知識片段的篩選、加權與融合策略設計；將所選的外部蒸餾知識片段與本地模型的輸出進行聯合蒸餾操作，構建包含真實標簽監督項與外部知識軟標簽項的混合損失函數；根據構建的混合損失函數，指導學生模型進行參數更新，實現外部蒸餾知識片段向本地模型的有效遷移； S5、重復執行S1-S4，直至滿足訓練終止條件。

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青島理工大學，其通訊地址為：266033 山東省青島市市北區撫順路11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”。