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一种基于可解释性联邦学习数据隐私保护的方法

被引：0
专利类型：
发明
申请号：
CN202310917385.7
申请日：
2023-07-25
公开(公告)号：
CN117195279B
公开(公告)日：
2024-08-27
发明(设计)人：
卢晓珍 周文杰 李丕绩
申请人：
南京航空航天大学
申请人地址：
210000 江苏省南京市秦淮区御道街29号
IPC主分类号：
G06F21/62
IPC分类号：
G06N20/00 G06N3/094 G06N3/0475
代理机构：
南京锐恒专利代理事务所(普通合伙) 32506
代理人：
陈思
法律状态：
授权
国省代码：
江苏省 南京市
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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
2024-08-27 授权 授权
2024-05-31 实质审查的生效 实质审查的生效IPC(主分类):G06F 21/62申请日:20230725
共 50 条
[1]
可解释性深度学习的差分隐私保护方法 [P]. 
王金艳 ;
李德 ;
胡宇航 ;
李先贤 .
中国专利 :CN111242196B ,2020-06-05
[2]
基于可解释性深度学习的心电图分类 [P]. 
韩青华 ;
张世华 ;
张炙炀 ;
周维 .
中国专利 :CN114762605A ,2022-07-19
[3]
具有隐私和可解释性的机器学习模型训练 [P]. 
T·查克拉博蒂 ;
A·桑塔纳德奥利维拉 ;
K·马拉特 ;
C·卡普兰 .
德国专利 :CN117591869A ,2024-02-23
[4]
基于可解释性机器学习的流域径流预报方法 [P]. 
邓超 ;
孙培源 ;
尹鑫 ;
徐小婷 ;
张宇新 ;
王明明 .
中国专利 :CN117689042A ,2024-03-12
[5]
基于可解释性机器学习的流域径流预报方法 [P]. 
邓超 ;
孙培源 ;
尹鑫 ;
徐小婷 ;
张宇新 ;
王明明 .
中国专利 :CN117689042B ,2024-05-17
[6]
一种基于数据增强的联邦学习隐私保护方法 [P]. 
李明柱 ;
张胜 ;
陈飞 .
中国专利 :CN117436133A ,2024-01-23
[7]
一种基于数据增强的联邦学习隐私保护方法 [P]. 
李明柱 ;
张胜 ;
陈飞 .
中国专利 :CN117436133B ,2024-03-12
[8]
一种基于联邦学习的数据隐私保护系统 [P]. 
崔鸿飞 ;
程超 ;
张兆庆 ;
杨晓光 ;
吴琼 ;
郭旭 ;
周敏锋 .
中国专利 :CN118211262A ,2024-06-18
[9]
一种基于隐私保护的联邦学习数据处理方法 [P]. 
黄新建 .
中国专利 :CN119249480A ,2025-01-03
[10]
一种基于Cutmix数据增强的联邦学习隐私保护方法 [P]. 
李颖阁 ;
陈渝文 ;
杨震 .
中国专利 :CN116628445B ,2025-11-04
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