基于聚类客户端选择和带宽分配的高效联邦学习方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202410690810.8

申请日：

2024-05-30

公开(公告)号：

CN118606752A

公开(公告)日：

2024-09-06

发明(设计)人：

吴韬颜康束妮娜许四毛刘春生牛钊杜星葵余静波

申请人：

中国人民解放军国防科技大学

申请人地址：

410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号

IPC主分类号：

G06F18/24

IPC分类号：

G06F18/23213 G06N20/00

代理机构：

西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230

代理人：

刘长春

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
2024-09-06	公开	公开
2024-09-24	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06F 18/24申请日:20240530

共 50 条

[1]

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

[2]

联邦学习中基于DRL联合优化客户端选择和带宽分配的方法 [P].

毛炜 ;

卢兴见 .

中国专利 :CN116389270B ,2025-10-10

[3]

基于车辆客户端选择的车联网联邦学习方法 [P].

高建平 ;

邢玲 ;

邓凯凯 ;

马华红 ;

刘振楠 ;

吴红海 ;

张晓辉 ;

徐贤亚 ;

陆晓莹 ;

朱敏 ;

崔晶晶 ;

李冰 ;

黄元浩 .

中国专利 :CN119729547A ,2025-03-28

[4]

一种基于数据特征聚类实现客户端选择的联邦学习方法 [P].

曾艳 ;

郑辉 ;

江昌辉 ;

殷昱煜 ;

胡帆 ;

袁俊峰 .

中国专利 :CN120387077A ,2025-07-29

[5]

一种基于客户端选择和模型剪枝的联邦学习方法 [P].

杨晨昊 ;

卢从慧 ;

苏乙骢 ;

徐欣 .

中国专利 :CN120087492A ,2025-06-03

[6]

基于约束因子的联邦学习客户端选择方法 [P].

李小双 ;

王明君 ;

闫峥 ;

丁文秀 ;

陈亮 ;

王普 .

中国专利 :CN117217328B ,2025-07-01

[7]

Non-IID数据下基于客户端聚类选择的联邦学习方法及系统 [P].

侯健 ;

梁欣桐 .

中国专利 :CN118965046A ,2024-11-15

[8]

基于客户端间数据差异感知的聚类联邦学习方法 [P].

陈家辉 ;

张培烽 ;

向春香 .

中国专利 :CN117494846A ,2024-02-02

[9]

基于梯度压缩和客户端动态选择的高效联邦学习方法 [P].

周素芳 ;

王琳 ;

陈良毅 ;

杨欣欣 ;

袁科 .

中国专利 :CN118396081A ,2024-07-26

[10]

基于客户端权重评价的联邦学习方法和系统 [P].

陈文智 ;

魏成坤 ;

江鑫楠 ;

林东宇 ;

王总辉 .

中国专利 :CN114564746B ,2024-05-14

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