联邦持续学习系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202411360544.9

申请日：

2024-09-27

公开(公告)号：

CN119168020B

公开(公告)日：

2025-10-28

发明(设计)人：

郑小林梁腾文陈超超

申请人：

浙江大学

申请人地址：

310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

IPC主分类号：

G06N3/098

IPC分类号：

G06N3/096 G06F18/214

代理机构：

北京智信禾专利代理有限公司 11637

代理人：

张瑞

法律状态：

公开

国省代码：

浙江省杭州市

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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
2024-12-20	公开	公开
2025-01-07	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06N 3/098申请日:20240927
2025-10-28	授权	授权

共 50 条

[1]

联邦持续学习系统 [P].

郑小林 ;

梁腾文 ;

陈超超 .

中国专利 :CN119168020A ,2024-12-20

[2]

图联邦学习系统及方法 [P].

陈李蔚 ;

李岩 ;

宋健 ;

冯磊 .

中国专利 :CN118468940A ,2024-08-09

[3]

一种基于宽度网络架构的联邦持续学习方法及系统 [P].

乐俊青 ;

张迪 ;

谭州勇 ;

刘高 ;

向涛 .

中国专利 :CN117973562A ,2024-05-03

[4]

基于异构数据的联邦学习系统 [P].

蔡文渊 ;

魏森辉 ;

高明 ;

顾海林 ;

徐林昊 ;

孙嘉 .

中国专利 :CN113011599A ,2021-06-22

[5]

联邦学习系统的全局评价指标获取方法及联邦学习系统 [P].

王德健 ;

王慧东 ;

董科雄 .

中国专利 :CN117792641A ,2024-03-29

[6]

一种基于强化学习的联邦学习客户端选择方法及联邦学习系统 [P].

张梅鑫 ;

屈志昊 ;

徐媛媛 ;

叶保留 .

中国专利 :CN120297439A ,2025-07-11

[7]

基于剪枝和双向量化的动态聚合联邦学习系统 [P].

汪小寒 ;

王梦宇 ;

罗永龙 ;

孙丽萍 ;

郑孝遥 ;

俞庆英 ;

陈传明 ;

陈付龙 ;

文超 .

中国专利 :CN118863015A ,2024-10-29

[8]

联邦学习方法、装置及联邦学习系统 [P].

崔锦铭 ;

陈岑 ;

王力 .

中国专利 :CN114707662A ,2022-07-05

[9]

用于联邦学习的方法和联邦学习系统 [P].

姚垚 ;

赵申宜 ;

涂威威 .

中国专利 :CN117634633A ,2024-03-01

[10]

联邦学习系统和联邦学习任务处理方法 [P].

李晋杰 .

中国专利 :CN114462060A ,2022-05-10

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