一种面向无线分层联邦学习系统的多准则用户选择方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202211488531.0

申请日：

2022-11-25

公开(公告)号：

CN116090576B

公开(公告)日：

2025-07-22

发明(设计)人：

朱旭董志浩蒋宇飞

申请人：

哈尔滨工业大学（深圳）

申请人地址：

518000 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区

IPC主分类号：

G06N20/00

IPC分类号：

G06N5/048 G06F9/50

代理机构：

深圳市添源创鑫知识产权代理有限公司 44855

代理人：

覃迎峰

法律状态：

授权

国省代码：

山东省威海市

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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
2025-07-22	授权	授权

共 50 条

[1]

面向模态异质用户的无线多模态联邦学习系统 [P].

陈文 ;

韩雪峰 ;

武庆庆 ;

陈绮然 .

中国专利 :CN120529414A ,2025-08-22

[2]

一种面向车联网的分层联邦学习客户端选择方法 [P].

王丹心 ;

张小蔓 ;

高鱼洋 ;

崔杰铭 ;

肖寒 .

中国专利 :CN118900423B ,2025-05-23

[3]

一种面向车联网的分层联邦学习客户端选择方法 [P].

王丹心 ;

张小蔓 ;

高鱼洋 ;

崔杰铭 ;

肖寒 .

中国专利 :CN118900423A ,2024-11-05

[4]

一种面向资源异构的分层联邦学习方法 [P].

李晓会 ;

蒋思宇 ;

张震斌 ;

王艳飞 ;

李晗 ;

薛笑荣 .

中国专利 :CN120146219A ,2025-06-13

[5]

一种面向异构环境的分层联邦学习方法 [P].

祝志远 ;

鲁长星 ;

吴大鹏 ;

王汝言 .

中国专利 :CN119599143A ,2025-03-11

[6]

一种面向异构环境的分层联邦学习方法 [P].

祝志远 ;

鲁长星 ;

吴大鹏 ;

王汝言 .

中国专利 :CN119599143B ,2025-10-28

[7]

一种联邦学习系统中用户选择的方法 [P].

李军 ;

沈纲祥 .

中国专利 :CN115329987A ,2022-11-11

[8]

一种面向分层联邦边缘学习的模型训练节点选择方法 [P].

石文孝 ;

刘思呈 ;

张佳栋 ;

李娇 ;

张睿冬 ;

欧阳敏 ;

刘安琪 .

中国专利 :CN114327889B ,2024-10-22

[9]

一种面向分层联邦边缘学习的模型训练节点选择方法 [P].

石文孝 ;

刘思呈 ;

张佳栋 ;

李娇 ;

张睿冬 ;

欧阳敏 ;

刘安琪 .

中国专利 :CN114327889A ,2022-04-12

[10]

面向非规则用户的保护隐私的联邦深度学习方法 [P].

李洪伟 ;

徐婕妤 ;

徐国文 .

中国专利 :CN111581663B ,2020-08-25

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