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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利基于集群的并行分割学习方法、装置、设备及存储介质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：CN116362350B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202310346644.5，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于集群的并行分割学习方法、装置、设备及存储介质是由吴稳;张颂歌;刘圣波;李少锋设计研发完成，并于2023-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于集群的并行分割学习方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于计算机技术领域，公开了一种基于集群的并行分割学习方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取多个待学习用户端和各待学习用户端的用户通信信息；根据各待学习用户端和各待学习用户端的用户通信信息对各待学习用户端进行集群划分，确定多个目标用户集群；根据聚合用户端模型和各目标用户集群进行集群串行分割学习，得到目标用户端模型，所述聚合用户端模型根据各待学习用户端的目标频谱资源在各目标用户集群中进行并行分割学习获得。通过上述方式，有效减少在分割学习过程中的整体训练时延，提高了分割学习的效率，同时抑制了网络异构性、动态性所带来的负面影响，并保证现有分割学习技术所具有的收敛性和准确性。

本发明授权基于集群的并行分割学习方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于集群的并行分割学习方法，其特征在于，所述基于集群的并行分割学习方法包括： 获取多个待学习用户端和各待学习用户端的用户通信信息； 根据各待学习用户端和各待学习用户端的用户通信信息对各待学习用户端进行集群划分，确定多个目标用户集群； 根据聚合用户端模型和各目标用户集群进行集群串行分割学习，得到目标用户端模型，所述聚合用户端模型根据各待学习用户端的目标频谱资源在各目标用户集群中进行并行分割学习获得； 所述根据各待学习用户端和各待学习用户端的用户通信信息对各待学习用户端进行集群划分，确定多个目标用户集群，包括： 根据随机聚合策略对各待学习用户端进行集群划分，得到多个第一用户集群；根据多个第一用户集群和各待学习用户端的用户通信信息确定第一训练时延；在各第一用户集群中按照随机抽取策略进行随机抽取，确定交换用户端和所述交换用户端所在的第一用户集群；根据所述交换用户端、所述交换用户端所在的第一用户集群以及多个第一用户集群进行随机关联，得到多个第二用户集群；根据多个第二用户集群和各待学习用户端的用户通信信息确定第二训练时延； 根据所述第一训练时延和所述第二训练时延进行探索概率计算，确定目标探索概率；将所述目标探索概率和预设集群变量进行比较，确定比较结果；在所述比较结果为所述目标探索概率大于所述预设集群变量时，确定各第二用户集群的用户端数量； 在各第二用户集群的用户端数量不相同时，将各第二用户集群作为多个目标用户集群； 在各第二用户集群的用户端数量均相同时，根据各待学习用户端的用户通信信息确定各第二用户集群中的拖延用户端；根据各第二用户集群中的拖延用户端和多个第二用户集群进行随机关联，确定多个第一关联结果和各第一关联结果的第一关联时延；将各第一关联结果的第一关联时延进行比较，根据比较结果在多个第一关联结果中确定第一目标结果；根据所述第一目标结果确定多个第三用户集群；根据多个第三用户集群确定多个目标用户集群。

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