我们提出了一种新颖的联邦类增量学习方法（FCIL），名为具有新类增强的自我蒸馏（FedNASD）。FedNASD通过将当前模型推断的新类分数与历史模型的预测相结合，在客户端上进行自我蒸馏，实现有效的知识转移。实验表明，FedNASD在降低遗忘率和提高准确性方面优于其他算法。