[发明专利]一种基于马尔可夫随机场的联邦学习方法有效
| 申请号： | 202110345776.7 | 申请日： | 2021-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN112926126B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 李姚根;胡凯;吴佳胜;陆美霞;庞子超;李凌霄 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06F30/13 | 分类号： | G06F30/13;G06F30/27;G06F18/23213;G06F18/20;G06F18/214;G06F111/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 王安琪 |
| 地址： | 210044 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于马尔可夫随机场的联邦学习方法，利用联邦学习将用户在不同设备的存储的声纹特征、智能设备拍摄异常照片等特定情形，设置一键紧急呼救等报警信息，共同建立本地模型传输到云端，在确保用户隐私不泄露的前提下，将各个设备参数加入到马尔科夫随机场概率图模型G(V，E)，最后上传到云端建立出一个泛化性能高的全局模型。本发明在马尔可夫随机场的加入下，使得联邦建模的参数得到进一步优化，并举例将联合建模的模型应用到家用智能家居上。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 马尔可夫 随机 联邦 学习方法 | ||
【主权项】：
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