该研究提出了一种工业联邦学习系统，旨在优化边缘设备的协作与知识转移。通过新方法CPFL，减少了训练时间和资源使用，同时保持模型准确性。研究还探讨了聚类方法HCFL及其增强版本HCFL+，并提出自适应聚合权重算法，强调客户选择的重要性。FedClust方法在非独立同分布数据上显著提高了模型精度和收敛速度。