一种基于层次聚类的联邦学习方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202110898742.0

申请日：

2021-08-05

公开(公告)号：

CN113780344A

公开(公告)日：

2021-12-10

发明(设计)人：

吴维刚杨晨罡

申请人：

申请人地址：

510275 广东省广州市海珠区新港西路135号

IPC主分类号：

G06K962

IPC分类号：

代理机构：

广州粤高专利商标代理有限公司 44102

代理人：

刘俊

法律状态：

公开

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
2021-12-10	公开	公开
2021-12-28	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20210805

共 50 条

[1]

一种基于聚类的联邦图学习方法及系统 [P].

俞山青 ;

金士博 ;

章诗涵 ;

徐少聪 ;

宣琦 .

中国专利 :CN115391576A ,2022-11-25

[2]

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

[3]

基于层次聚类的联邦学习聚合防御方法及装置 [P].

马卓 ;

卢源斌 ;

马卓然 ;

刘洋 ;

杨易龙 ;

张俊伟 .

中国专利 :CN120069003A ,2025-05-30

[4]

基于层次聚类和自适应权重学习的个性化联邦学习方法 [P].

丁世源 ;

刘颜红 ;

董佳 .

中国专利 :CN118297185A ,2024-07-05

[5]

雾计算架构下的聚类联邦学习方法 [P].

刘鹏 ;

彭凯辰 ;

苏太智 .

中国专利 :CN118780391A ,2024-10-15

[6]

一种基于集群层特征的聚类联邦学习方法 [P].

陈乃月 ;

金兵伟 ;

李心心 ;

孙永奇 ;

李浥东 ;

曹原周汉 .

中国专利 :CN119129705A ,2024-12-13

[7]

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

[8]

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

[9]

一种基于软聚类的联邦异构图学习方法 [P].

刘延华 ;

方文昱 ;

陈惠文 ;

陈新清 ;

林浩强 .

中国专利 :CN119691477A ,2025-03-25

[10]

一种基于提示的联邦类增量学习方法及系统 [P].

罗昕 ;

姜慧涵 ;

刘晓倩 ;

陈振铎 ;

许信顺 .

中国专利 :CN120725098A ,2025-09-30

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