一种基于聚类算法分配联邦学习中参与者权重的方法

被引：0

申请号：

CN202210314514.9

申请日：

2022-03-29

公开(公告)号：

CN114758784A

公开(公告)日：

2022-07-15

发明(设计)人：

李骏沈寒池田巳睿马川邵雨蒙韦康

申请人：

申请人地址：

210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号

IPC主分类号：

G16H5070

IPC分类号：

G06K962 G06N2000

代理机构：

南京理工大学专利中心 32203

代理人：

薛云燕

法律状态：

公开

国省代码：

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2022-07-15	公开	公开
2022-08-02	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G16H 50/70 申请日:20220329

共 50 条

[1]

一种基于聚类算法分配联邦学习中参与者权重的方法 [P].

李骏 ;

沈寒池 ;

田巳睿 ;

马川 ;

邵雨蒙 ;

韦康 .

中国专利 :CN114758784B ,2024-05-28

[2]

一种联邦学习中参与者权重的设置方法及装置 [P].

程勇 ;

董苗波 ;

刘洋 ;

陈天健 .

中国专利 :CN110610242A ,2019-12-24

[3]

基于参与者选择与参数冻结的纵向联邦学习系统构建方法 [P].

李雨晴 ;

闫楠 ;

王雄 ;

王浩然 ;

袁正一 ;

陶宇飞 ;

汤惠贻 .

中国专利 :CN119377672A ,2025-01-28

[4]

一种双端聚类联邦学习方法 [P].

尹春勇 ;

周永成 .

中国专利 :CN117851842A ,2024-04-09

[5]

一种基于DBSCAN的自适应聚类联邦学习方法 [P].

张磊 ;

桑玉龙 ;

张德龙 ;

陶世龙 ;

贾培艳 ;

陈雅各 ;

杨伟 ;

张文波 ;

肖春静 .

中国专利 :CN120373496A ,2025-07-25

[6]

一种隐私保护的联邦学习参与者信任评估方法 [P].

郭晶晶 ;

徐贵泓 ;

车广达 ;

廖逸麒 ;

董坤 ;

马勇 .

中国专利 :CN120675753A ,2025-09-19

[7]

联邦学习的参与者选择与资源分配联合优化方法及系统 [P].

李春林 ;

余志强 ;

陈洪辉 .

中国专利 :CN117560724A ,2024-02-13

[8]

一种基于边界重用聚类的个性化联邦学习优化方法 [P].

文艳华 ;

邵庚坤 ;

李闯 ;

南苏琴 ;

魏建好 ;

梁亘华 ;

范蓉 .

中国专利 :CN119886390A ,2025-04-25

[9]

基于DBSCAN聚类的客户端选择联邦学习方法 [P].

马武彬 ;

鲁晨阳 ;

谢宇晗 ;

王翔汉 ;

吴亚辉 ;

周浩浩 ;

刘梦祥 .

中国专利 :CN114819069A ,2022-07-29

[10]

一种联邦学习中基于动态马氏距离的模型权重分配方法及系统 [P].

翁修霆 ;

余立行 .

中国专利 :CN120542599A ,2025-08-26

← 1 2 3 4 5 →