[发明专利]基于横向联邦学习的风险决策系统及方法在审

专利信息
申请号: 202110957005.3 申请日: 2021-08-19
公开(公告)号: CN113610318A 公开(公告)日: 2021-11-05
发明(设计)人: 顾见军;邓旭宏 申请(专利权)人: 成都数融科技有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q10/06;G06K9/62;G06N20/00
代理公司: 成都熠邦鼎立专利代理有限公司 51263 代理人: 王国尧
地址: 610000 四川省成都市*** 国省代码: 四川;51
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摘要: 发明涉及基于横向联邦学习的风险决策系统及方法,包括中心节点的对齐控制模块、参与节点的本地对齐模块、中心节点的预处理控制模块、参与节点的本地预处理模块、中心节点的联邦训练模块、参与节点的本地训练模块、中心节点的风险决策模块和参与节点的本地决策模块。各参与节点完成特征维度上的样本对齐,中心节点控制各参与节点完成数据预处理,中心节点控制各参与节点进行联邦训练,得到联邦风险模型;中心节点将联邦风险模型下发至所有的参与节点;参与节点利用联邦风险模型,在本地完成风险决策。本申请利用联邦学习,基于多个数据拥有方进行联合建模,不仅能保证数据的隐私安全,而且能解决因某方数据量不足带来的问题。
搜索关键词: 基于 横向 联邦 学习 风险 决策 系统 方法
【主权项】:
暂无信息
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