国家知识产权局信息显示，武汉科技大学;武汉炎黄创新科技服务股份有限公司申请一项名为“基于双边匹配与动态声誉的联邦学习方法、装置及系统”的专利，公开号CN121562852A，申请日期为2025年11月。

专利摘要显示，本发明提供一种基于双边匹配与动态声誉的联邦学习方法、装置及系统，属于分布式机器学习技术领域，所述方法包括：确定每个客户端对各个服务器的第一偏好排序，以及每个服务器对各个客户端的第二偏好排序；根据第一偏好排序和第二偏好排序进行各个客户端和各个服务器的双向匹配；根据双向匹配的结果，在各个客户端执行针对各个联邦学习任务的本地训练，并在一轮训练结束后，更新每个参与联邦学习任务的客户端的历史综合声誉值，将本地训练结果提交至对应的服务器进行全局聚合；重复以上所有步骤，直到达到预设的迭代结束条件。本发明通过引入双边匹配机制和动态声誉机制，可以提升联邦学习系统的整体性能与收敛稳定性。

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作者：情报员