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

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510056464.2

申请日：

2025-01-14

公开(公告)号：

CN120066765A

公开(公告)日：

2025-05-30

发明(设计)人：

杨鹏任冰清张凌云

申请人：

南京优慧信安科技有限公司

申请人地址：

210000 江苏省南京市雨花台区西春路1号创智大厦南楼一楼-019

IPC主分类号：

G06F9/50

IPC分类号：

G06N3/092 G06N3/098

代理机构：

南京众联专利代理有限公司 32206

代理人：

叶涓涓

法律状态：

实质审查的生效

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
2025-06-17	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06F 9/50申请日:20250114
2025-05-30	公开	公开

共 50 条

[1]

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

[2]

一种深度强化学习的联邦学习资源分配优化系统及方法 [P].

赵楠 ;

孙奕灵 ;

朱华霖 ;

宋海娜 ;

武明虎 ;

刘聪 ;

曾春艳 .

中国专利 :CN115915147B ,2025-12-12

[3]

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

[4]

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

[5]

面向边缘智能的联邦学习客户端资源异构方法及系统 [P].

荆山 ;

田洋 ;

赵圣楠 ;

赵川 ;

徐俊 ;

陈贞翔 ;

刘伟 .

中国专利 :CN118690873A ,2024-09-24

[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]

联邦学习的参与者选择与资源分配联合优化方法及系统 [P].

李春林 ;

余志强 ;

陈洪辉 .

中国专利 :CN117560724A ,2024-02-13

[8]

面向异步联邦学习系统的干扰辅助资源优化方法 [P].

陈小静 ;

周折耳 ;

张舜卿 ;

孙彦赞 .

中国专利 :CN120151844A ,2025-06-13

[9]

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

[10]

数字孪生辅助边缘网络资源分配优化方法 [P].

许骏驰 ;

周沂 ;

朱远鹏 ;

王宇翱 ;

佘昊 .

中国专利 :CN119183136B ,2025-05-09

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