一种基于模型分解的聚类联邦学习方法与电子设备

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510886330.3

申请日：

2025-06-30

公开(公告)号：

CN120706598A

公开(公告)日：

2025-09-26

发明(设计)人：

倪明亮

申请人：

上海电力大学

申请人地址：

201306 上海市浦东新区沪城环路1851号

IPC主分类号：

G06N20/20

IPC分类号：

G06F18/23 G06F18/22

代理机构：

上海科盛知识产权代理有限公司 31225

代理人：

赵志远

法律状态：

公开

国省代码：

上海市市辖区

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-09-26	公开	公开
2025-10-17	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06N 20/20申请日:20250630

共 50 条

[1]

一种基于预测机制的聚类联邦学习方法、系统与电子设备 [P].

倪明亮 .

中国专利 :CN120745874A ,2025-10-03

[2]

基于参数聚类与模型分解的轻量化联邦学习方法及系统 [P].

钟华 ;

段晨宇 ;

冯亚沛 ;

蒋锋 ;

王梦圆 ;

黄建华 .

中国专利 :CN120930729A ,2025-11-11

[3]

一种基于伪标签的聚类联邦学习方法 [P].

李慧 ;

李杰 ;

尚智谦 ;

廖丹 ;

张明 ;

吴波 ;

李广新 .

中国专利 :CN120218186A ,2025-06-27

[4]

一种双端聚类联邦学习方法 [P].

尹春勇 ;

周永成 .

中国专利 :CN117851842A ,2024-04-09

[5]

一种基于DBSCAN的自适应聚类联邦学习方法 [P].

张磊 ;

桑玉龙 ;

张德龙 ;

陶世龙 ;

贾培艳 ;

陈雅各 ;

杨伟 ;

张文波 ;

肖春静 .

中国专利 :CN120373496A ,2025-07-25

[6]

联邦谱聚类方法、装置及电子设备 [P].

樊继聪 .

中国专利 :CN116127340B ,2024-05-10

[7]

基于DBSCAN聚类的客户端选择联邦学习方法 [P].

马武彬 ;

鲁晨阳 ;

谢宇晗 ;

王翔汉 ;

吴亚辉 ;

周浩浩 ;

刘梦祥 .

中国专利 :CN114819069A ,2022-07-29

[8]

一种基于全局模型优化的联邦学习方法、装置和电子设备 [P].

沈力 ;

张琳 ;

丁亮 ;

陶大程 .

中国专利 :CN114818510A ,2022-07-29

[9]

一种基于全局模型优化的联邦学习方法、装置和电子设备 [P].

沈力 ;

张琳 ;

丁亮 ;

陶大程 .

中国专利 :CN114818510B ,2024-09-20

[10]

一种基于神经网络模型结构的聚类联邦学习方法 [P].

徐旸 ;

徐子丰 ;

吴晓玮 ;

张程 ;

唐卓 ;

李肯立 .

中国专利 :CN120494048A ,2025-08-15

← 1 2 3 4 5 →