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基于共生多智能体强化学习的联邦学习分布式模型优化方法

被引：0
专利类型：
发明
申请号：
CN202411520353.4
申请日：
2024-10-29
公开(公告)号：
CN119360057A
公开(公告)日：
2025-01-24
发明(设计)人：
崔储韬 李竟蔚 顾华玺
申请人：
西安电子科技大学
申请人地址：
710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2号
IPC主分类号：
G06V10/74
IPC分类号：
G06V10/762 G06V10/764 G06V10/774 G06V10/82 G06N3/082 G06N3/092
代理机构：
陕西电子工业专利中心 61205
代理人：
陈宏社
法律状态：
实质审查的生效
国省代码：
陕西省 西安市
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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
2025-02-18 实质审查的生效 实质审查的生效IPC(主分类):G06V 10/74申请日:20241029
2025-09-26 授权 授权
2025-01-24 公开 公开
共 50 条
[1]
基于共生多智能体强化学习的联邦学习分布式模型优化方法 [P]. 
崔储韬 ;
李竟蔚 ;
顾华玺 .
中国专利 :CN119360057B ,2025-09-26
[2]
基于分布式多智能体强化学习的对象分类方法及装置 [P]. 
槐青 ;
李苗苗 ;
董炜 ;
叶昊 ;
张统帅 ;
王艺霖 ;
季一润 ;
袁茜 ;
袁文迁 ;
高岩峰 ;
李雨 ;
黄彬 ;
杨敏祥 ;
黄晓乐 ;
谢丽芳 .
中国专利 :CN119397418A ,2025-02-07
[3]
基于分布式多智能体强化学习的对象分类方法及装置 [P]. 
槐青 ;
李苗苗 ;
董炜 ;
叶昊 ;
张统帅 ;
王艺霖 ;
季一润 ;
袁茜 ;
袁文迁 ;
高岩峰 ;
李雨 ;
黄彬 ;
杨敏祥 ;
黄晓乐 ;
谢丽芳 .
中国专利 :CN119397418B ,2025-07-22
[4]
基于多智能体强化学习的分布式能源系统集群协同优化方法 [P]. 
王天昊 ;
项添春 ;
马世乾 ;
穆朝絮 ;
郑剑 ;
徐娜 ;
金尧 ;
尚学军 ;
王坤 ;
殷博 ;
尚博祥 ;
王斌 ;
李达 ;
黄家凯 ;
于天一 .
中国专利 :CN117350423A ,2024-01-05
[5]
基于多智能体强化学习的分布式WSN能量效率路由优化方法 [P]. 
任婧 ;
郑建功 ;
宋彤雨 ;
郭孝通 ;
王晟 ;
王雄 ;
徐世中 .
中国专利 :CN117014988B ,2025-09-30
[6]
基于多智能体强化学习的分布式动态频谱接入方法 [P]. 
周力 ;
谭翔 ;
魏急波 ;
赵海涛 ;
熊俊 ;
高文颖 ;
唐麒 ;
张姣 ;
曹阔 ;
刘潇然 .
中国专利 :CN113923794A ,2022-01-11
[7]
基于强化学习的联邦学习客户端智能选择方法 [P]. 
朱素霞 ;
颜培森 ;
孙广路 .
中国专利 :CN115470932A ,2022-12-13
[8]
基于多智能体强化学习算法在联邦学习下的用户竞价方法及装置 [P]. 
曾荣飞 ;
安树阳 ;
曾超 ;
苏迈 ;
王家齐 .
中国专利 :CN115358831B ,2025-09-26
[9]
基于多智能体强化学习算法在联邦学习下的用户竞价方法及装置 [P]. 
曾荣飞 ;
安树阳 ;
曾超 ;
韩波 ;
苏迈 ;
王家齐 .
中国专利 :CN115358831A ,2022-11-18
[10]
多智能体强化学习的多星协作分布式路由方法 [P]. 
纪哲 ;
吴胜 ;
陈啸 ;
张保庆 ;
顾韶竹 .
中国专利 :CN119995693B ,2025-08-12
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