边缘场景下动态权重的联邦学习方法

被引：0

申请号：

CN202211052967.5

申请日：

2022-08-31

公开(公告)号：

CN115526333A

公开(公告)日：

2022-12-27

发明(设计)人：

王瑞锦张凤荔程帆张志扬刘东陈政

申请人：

申请人地址：

610000 四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号

IPC主分类号：

G06N2000

IPC分类号：

G06N304 G06N308

代理机构：

成都众恒智合专利代理事务所(普通合伙) 51239

代理人：

刘沁

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2023-01-13	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06N 20/00 申请日:20220831
2022-12-27	公开	公开

共 50 条

[1]

边缘场景下动态权重的联邦学习方法 [P].

王瑞锦 ;

张凤荔 ;

程帆 ;

张志扬 ;

刘东 ;

陈政 .

中国专利 :CN115526333B ,2025-09-26

[2]

边缘网络中的分组集成蒸馏联邦学习方法 [P].

王瑞锦 ;

李雄 ;

张凤荔 ;

朱举异 ;

赖金山 ;

黄鑫 .

中国专利 :CN115526342A ,2022-12-27

[3]

一种面向边缘计算场景下的隐私保护联邦学习方法 [P].

吴黎兵 ;

张壮壮 ;

曹书琴 ;

张瑞 ;

王敏 .

中国专利 :CN114595830B ,2024-07-05

[4]

一种面向边缘计算场景下的隐私保护联邦学习方法 [P].

吴黎兵 ;

张壮壮 ;

曹书琴 ;

张瑞 ;

王敏 .

中国专利 :CN114595830A ,2022-06-07

[5]

一种基于动量法的权重动态聚合联邦学习方法 [P].

卫琳 ;

王启龙 ;

连慧娟 ;

石磊 ;

高宇飞 .

中国专利 :CN118821977A ,2024-10-22

[6]

一种边缘场景下轻量级的可信联邦学习方法 [P].

王瑞锦 ;

陈晶 ;

张凤荔 ;

周世杰 ;

赖金山 ;

王金波 ;

周潼 .

中国专利 :CN116187482B ,2025-09-26

[7]

基于聚类的半异步联邦学习方法及系统 [P].

赵乙 ;

胡春雨 ;

高天雷 .

中国专利 :CN119338030A ,2025-01-21

[8]

一种基于动态调整模型聚合权重的联邦学习方法 [P].

牟元凯 ;

曾艳 ;

袁俊峰 ;

万健 ;

张纪林 .

中国专利 :CN113112027B ,2024-07-16

[9]

一种基于动态调整模型聚合权重的联邦学习方法 [P].

牟元凯 ;

曾艳 ;

袁俊峰 ;

万健 ;

张纪林 .

中国专利 :CN113112027A ,2021-07-13

[10]

车联网场景下的高效联邦学习方法 [P].

何欣 ;

胡霄林 ;

葛莉娜 ;

王光辉 ;

于俊洋 .

中国专利 :CN113313264B ,2021-08-27

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