联邦学习的参与者选择与资源分配联合优化方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202311355966.2

申请日：

2023-10-18

公开(公告)号：

CN117560724A

公开(公告)日：

2024-02-13

发明(设计)人：

李春林余志强陈洪辉

申请人：

武汉理工大学中国人民解放军国防科技大学

申请人地址：

430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路122号

IPC主分类号：

H04W28/10

IPC分类号：

H04W28/08 G06N3/098 G06N3/092

代理机构：

武汉开元知识产权代理有限公司 42104

代理人：

刘琳

法律状态：

公开

国省代码：

湖北省武汉市

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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
2024-02-13	公开	公开
2024-03-01	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):H04W 28/10申请日:20231018

共 50 条

[1]

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

[2]

联邦学习参与者选择方法、装置、设备和存储介质 [P].

郭华 .

中国专利 :CN113255924A ,2021-08-13

[3]

一种基于联邦学习的资源分配优化方法及系统 [P].

宋令阳 ;

刘天宇 ;

安鹏 ;

边凯归 ;

程翔 ;

孙绍辉 ;

庹虎 .

中国专利 :CN113312180B ,2021-08-27

[4]

一种面向边缘智能网络的联邦学习资源分配优化方法及系统 [P].

杨鹏 ;

任冰清 ;

张凌云 .

中国专利 :CN120066765A ,2025-05-30

[5]

分层联邦学习系统的资源分配及聚合优化方法及装置 [P].

熊翱 ;

杨少杰 ;

李文璟 ;

郭少勇 ;

王栋 ;

李达 ;

温婷婷 .

中国专利 :CN117076132B ,2024-01-05

[6]

协同混合联邦学习的资源分配优化方法及系统 [P].

林冬婷 ;

刘元 .

中国专利 :CN116669067B ,2025-09-19

[7]

一种基于联邦学习资源分配优化方法及系统 [P].

武希豪 ;

李沛 ;

梁雪松 ;

姚英彪 ;

吴俊 .

中国专利 :CN114219354B ,2025-02-25

[8]

一种基于联邦学习资源分配优化方法及系统 [P].

武希豪 ;

李沛 ;

梁雪松 ;

姚英彪 ;

吴俊 .

中国专利 :CN114219354A ,2022-03-22

[9]

一种纵向联邦学习中基于模型精度预估的参与者选择方法 [P].

李娟 ;

叶方伟 ;

陈斌 ;

张亚楠 ;

吴蔚凡 .

中国专利 :CN119026671A ,2024-11-26

[10]

一种纵向联邦学习中基于模型精度预估的参与者选择方法 [P].

李娟 ;

叶方伟 ;

陈斌 ;

张亚楠 ;

吴蔚凡 .

中国专利 :CN119026671B ,2025-06-20

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