基于进化聚类的个性化联邦学习方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510560218.0

申请日：

2025-04-30

公开(公告)号：

CN120338139A

公开(公告)日：

2025-07-18

发明(设计)人：

李晓丽陈宇航吴雨芯谷琼刘亚亚余晖

申请人：

湖北文理学院

申请人地址：

441053 湖北省襄阳市襄城区隆中路296号

IPC主分类号：

G06N20/00

IPC分类号：

G06F18/23

代理机构：

南京纵横知识产权代理有限公司 32224

代理人：

许婉静

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

湖北省襄阳市

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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
2025-08-05	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06N 20/00申请日:20250430
2025-07-18	公开	公开
2025-11-28	授权	授权

共 50 条

[1]

基于进化聚类的个性化联邦学习方法 [P].

李晓丽 ;

陈宇航 ;

吴雨芯 ;

谷琼 ;

刘亚亚 ;

余晖 .

中国专利 :CN120338139B ,2025-11-28

[2]

基于模型参数聚类的个性化联邦学习 [P].

李龙 ;

赵雨轩 ;

李晶晶 ;

孙希延 ;

黄晓燕 ;

付文涛 ;

何松兴 ;

吴齐仟 .

中国专利 :CN118469038A ,2024-08-09

[3]

基于客户端聚类的个性化联邦学习方法、装置及设备 [P].

朱红 ;

高莉莎 ;

沙倚天 ;

项楠 ;

吴越 ;

韩硕 ;

孙凯 ;

李静雅 ;

赵天成 ;

陈洁蔚 ;

郭少勇 ;

徐思雅 .

中国专利 :CN116258164B ,2024-11-19

[4]

基于模型参数异步更新的个性化联邦学习方法 [P].

吴兰 ;

张亚可 .

中国专利 :CN115115021A ,2022-09-27

[5]

基于模型参数异步更新的个性化联邦学习方法 [P].

吴兰 ;

张亚可 .

中国专利 :CN115115021B ,2025-04-11

[6]

基于混合专家模型的个性化联邦学习方法 [P].

郭斌彬 ;

肖丹阳 ;

吴维刚 .

中国专利 :CN112560991A ,2021-03-26

[7]

基于层次聚类和自适应权重学习的个性化联邦学习方法 [P].

丁世源 ;

刘颜红 ;

董佳 .

中国专利 :CN118297185A ,2024-07-05

[8]

一种基于同态加密的个性化联邦学习方法 [P].

许盛伟 ;

郑惠敏 ;

杨皓清 .

中国专利 :CN120498629A ,2025-08-15

[9]

一种基于元学习的个性化联邦学习方法 [P].

刘亮 ;

马华东 ;

高雨佳 ;

王鹏飞 .

中国专利 :CN115481560A ,2022-12-16

[10]

一种基于元学习的个性化联邦学习方法 [P].

刘亮 ;

马华东 ;

高雨佳 ;

王鹏飞 .

中国专利 :CN115481560B ,2025-11-28

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