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[发明专利]一种联邦学习本地模型更新参数聚合方法-CN202210568921.2有效
发明人：王伟;叶珩;刘吉强 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： H04L9/08 文献下载
摘要：本发明提供了一种联邦学习本地模型参数聚合方法。该方法包括：联邦学习的中心服务器初始化全局模型，将最新的全局模型参数进行发布；各个客户端向中心服务器请求用于计算掩码的秘密，各个客户端接收服务器下发的用于计算掩码的秘密；各个客户端使用本地数据在全局模型参数基础上进行本地训练，获得本地模型更新参数；各个客户端利用秘密计算出掩码，向中心服务器上传利用自己的掩码隐私保护处理后的本地模型更新参数；中心服务器聚合所有全局模型更新参数，统一消除客户端上传的本地模型更新参数所带掩码以获得全局模型更新参数，使用全局模型更新参数进行全局模型更新。
一种联邦学习本地模型更新参数聚合方法

[发明专利]基于MR设备的多用户沉浸式交互方法、系统及存储介质-CN201811642079.2在审
发明人：周烽;王晓辉;何元会;刘昊扬;戴若犁 -专利权人：北京诺亦腾科技有限公司
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2019-05-17 - 主分类号： G06T19/00 文献下载
摘要：本发明涉及基于MR设备的多用户沉浸式交互方法、系统及存储介质，交互方法包括：构建全局地图模型；获取每个MR设备在对应的局部地图模型中的第一位姿信息；在全局地图模型中选取基准标定点；获取每个局部地图模型相对于基准标定点的第二位姿信息；根据第一位姿信息和第二位姿信息将每个MR设备同步到全局地图模型中，得到全局地图。本发明实施例通过构建全局地图模型，获取每个MR设备在对应的局部地图模型中的第一位姿信息和每个局部地图模型相对于全局地图模型中基准标定点第二位姿信息，根据的第一位姿信息和第二位姿信息将MR设备同步到全局地图模型中生成全局地图
全局地图位姿信息局部地图标定点沉浸式交互存储介质多用户构建共享保证

[发明专利]横向联邦学习方法、装置、设备及计算机存储介质-CN201910524091.1有效
发明人：程勇;蔡杭;刘洋;陈天健 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2019-06-14 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能金融科技(Fintech)技术领域，并公开了一种横向联邦学习方法，该方法包括：社区协调者获取中央协调者发送的全局模型参数，并将全局模型参数发送至各参与者；获取各参与者发送的基于全局模型参数进行模型训练得到的模型参数更新，对各模型参数更新进行融合以获取社区模型参数更新，并确定是否需要将社区模型参数更新发送至中央协调者；若是，则将社区模型参数更新发送至中央协调者，获取中央协调者返回的全局模型参数更新，并将全局模型参数更新发送至各参与者，以便各参与者基于全局模型参数更新进行模型训练。
横向联邦学习方法装置设备计算机存储介质

[发明专利]一种用电量预测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202111021694.3在审
发明人：梁洪浩;郑楷洪;刘涛;李胜;姜和芳;曾璐琨;陈晓伟;龚起航 -专利权人：深圳供电局有限公司;南方电网数字电网研究院有限公司
申请日： 2021-09-01 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：该方法包括：对获取到的各个参与方分别对应的本地模型参数进行聚类分组，将各个参与方分别划分到相应的分组簇内；分别从相应分组簇内包括的多个参与方中，确定组内聚合方，触发组内聚合方基于组内其余各参与方的本地模型参数进行组内聚合，得到目标组模型参数；从多个组内聚合方中，确定全局聚合方，并触发全局聚合方对各个分组簇的目标组模型参数进行全局聚合，得到全局模型参数；触发各参与方基于获取到的全局模型参数，对本地维护的初始预测模型进行更新，基于更新后的预测模型继续进行组内聚合和全局聚合的步骤，直至更新后的预测模型满足预设收敛条件时，输出目标预测模型。
一种用电量预测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种行人重识别模型的训练方法、装置、存储介质及终端-CN202210204501.6在审
发明人：张睿 -专利权人：特斯联科技集团有限公司
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本申请涉及一种行人重识别模型的训练方法、装置、存储介质及终端。方法包括：采集人体数据样本集；将人体数据样本集输入行人重识别模型中的层次化自注意力网络模型，输出行人重识别模型的人体全局特征；根据人体全局特征，获取行人重识别模型的人体局部特征；根据人体全局特征、人体局部特征和行人重识别模型中的分类器、三元组损失函数、类中心损失函数、批次归一化算法和基于角度间隔的损失函数，获取行人重识别模型的局部损失函数和全局损失函数；采用反向传播的方式，根据局部损失函数和全局损失函数对行人重识别模型进行迭代训练。本申请的行人重识别模型包括层次化自注意力网络模型，能够识别出人体全局特征和人体局部特征，进而识别出人。
一种行人识别模型训练方法装置存储介质终端

[发明专利]多方安全联合训练处理方法、装置、设备、介质和程序产品-CN202211070743.7在审
发明人：熊乐;陈曦;申志彬;李如先;张剑 -专利权人：深圳前海环融联易信息科技服务有限公司
申请日： 2022-09-02 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本申请涉及多方安全计算技术领域，公开了一种多方安全联合训练处理方法、装置、设备、介质和程序产品，用于解决使模型难以收敛，导致训练失败的问题。方法部分包括：对各参与方提供的样本数据进行隐私安全求交，得到交集数据；对交集数据进行加密，得到加密数据；基于加密数据和预设多方安全加密算法进行多方安全联合训练；记录并判断每次迭代训练过程中，全局模型是否发生震荡；当全局模型发生震荡，筛选出满足预设模型条件的多个局部模型；基于多个局部模型的特征权重系数，得到目标特征权重系数；通过目标特征权重系数更新全局模型的特征权重系数，并判断更新后的全局模型是否收收敛；当更新后的全局模型收敛时，则确定更新后的全局模型训练完成。
多方安全联合训练处理方法装置设备介质程序产品

[发明专利]数据识别方法、模型训练方法、装置、设备及存储介质-CN202311034853.2在审
发明人：徐聪;李仁刚;贾麒;刘璐;范宝余;金良;闫瑞栋 -专利权人：浪潮电子信息产业股份有限公司
申请日： 2023-08-17 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F18/21 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据识别方法、模型训练方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，旨在解决传统技术中无法对多源域数据进行快速高效识别的问题，所述数据识别方法应用于客户端，包括：获取初始识别模型；所述初始识别模型包括本地模型和全局模型；利用本地样本对所述初始识别模型进行训练，获得本地模型梯度和全局模型梯度；将所述全局模型梯度上传至服务器，以使所述服务器利用各所述全局模型梯度对服务器模型参数进行更新处理，获得服务器模型更新参数；利用所述本地模型梯度对本地模型参数进行更新，利用所述服务器模型更新参数对全局模型参数进行更新，直至获得满足预设条件的数据识别模型；利用所述数据识别模型执行数据识别操作。
数据识别方法模型训练装置设备存储介质

[发明专利]一种联邦学习模型训练方法及系统-CN202310462820.1在审
发明人：江军;王炜;雷虎;陈世武;谢玮博;丁占勐 -专利权人：北京天融信网络安全技术有限公司;北京天融信科技有限公司;北京天融信软件有限公司
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06N3/098 文献下载
摘要：本申请提供一种联邦学习模型训练方法及系统，该方法包括：集中式节点获取当前训练轮次对应的全局参数；集中式节点将全局参数下发至分布式节点；分布式节点根据全局参数和预设训练时间对本地模型进行训练，并在对本地模型进行训练时并行获取本地模型新损失函数；分布式节点根据本地模型新损失函数计算当前训练轮次对应的本地模型新参数；分布式节点将当前训练轮次对应的本地模型新参数发送至集中式节点。可见，该方法及系统能够提高全局模型的训练速度和收敛速度，优化全局模型的性能表现。
一种联邦学习模型训练方法系统

[发明专利]一种水质预警方法及系统-CN202110629371.6在审
发明人：赵小强;高强;逯恒志;户延威;习子辰;李世杰;贺青;王建;陈羽佳;杨晨;杨轩 -专利权人：西安邮电大学;西安碧海蓝天电子信息技术有限公司
申请日： 2021-06-07 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G01N33/18 文献下载
摘要：本发明提供了一种水质预警方法及系统，方法包括：获取待测水域的当前生物运动特征数据；将待测水域的当前生物运动特征数据，输入水质预警模型，得到预警结果；所述水质预警模型是采用差分进化算法和灰狼优化算法对支持向量机模型进行训练得到的本发明提供的方法及系统通过差分进化算法和灰狼优化算法对支持向量机模型进行训练得到水质预警模型，使用水质预警模型对待测水域进行水质预警，能够提高水质预警的准确性，具有全局搜索能力强的优点。
一种水质预警方法系统

[发明专利]电力数据预测模型构建方法、装置、设备、介质及程序-CN202111667178.8在审
发明人：尚芳剑;李信;彭柏;陈重韬;王艺霏;李坚;吴佳;娄竞;姚艳丽;闫忠平;张少军;王东升;来骥;张宁;温馨;郑天任;刘畅 -专利权人：国网冀北电力有限公司信息通信分公司;国家电网有限公司;北京邮电大学
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种电力数据预测模型构建方法、装置、设备、介质及程序，该方法包括：将上一迭代轮次得到的全局模型发送至各区块链节点；接收各区块链节点返回的局部模型；其中，所述局部模型是各区块链节点根据本地的电力数据样本训练所述上一迭代轮次得到的全局模型得到的；对所述各区块链节点返回的局部模型进行聚合，得到当前迭代轮次的全局模型；在所述当前迭代轮次的全局模型满足预设迭代停止条件的情况下，将所述当前迭代轮次的全局模型作为电力数据预测模型。本发明中构建了基于区块链的分布式计算模型与框架，保护了各电力系统的数据隐私，拓展了电力数据预测模型的应用范围。
电力数据预测模型构建方法装置设备介质程序

[发明专利]工作空间测量定位系统动态误差建模与自主补偿方法-CN202210009592.8在审
发明人：史慎东;邾继贵;杨凌辉;林嘉睿;任永杰 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-01-05 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G01B11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种工作空间测量定位系统动态误差建模与自主补偿方法，包括：连续测量两次光电接收器坐标，并记录两次坐标测量全局时刻，并计算运动速度；从第k2次测量开始，以所有发射站测量得到的原始扫描角为观测信息，得到补偿前的光电接收器坐标，以所有发射站扫描角中最早的同步光时刻作为全局基准时刻，以光电接收器坐标和运动速度为参量建立扫描角的动态误差运动学模型；依据误差运动学模型对第k次测量中的原始扫描角进行动态误差补偿，得到补偿后的扫描角；利用补偿后的扫描角重新解算得到补偿后的光电接收器坐标，并结合光电接收器坐标计算第k次运动速度。
工作空间测量定位系统动态误差建模自主补偿方法

[发明专利]一种基于机器异构性的联邦学习方法-CN202110279647.2在审
发明人：郭嵩;吴非杰;王号召 -专利权人：香港理工大学深圳研究院
申请日： 2021-03-16 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器异构性的联邦学习方法，方法包括：接收服务器统一发送的初始模型、全局梯度和全局模型参数；根据初始模型、全局梯度和全局模型参数，得到预估梯度校准值；其中，预估梯度校准值用于表征各边缘设备的本地梯度与服务器的全局梯度的偏差以及各边缘设备因本地更新次数不同而产生的偏差；基于预估梯度校准值，得到目标本地梯度和目标本地模型参数；将所述目标本地梯度和所述目标本地模型参数发送至所述服务器，以使所述服务器生成更新后的全局梯度和全局模型参数。
一种基于机器异构性联邦学习方法

[发明专利]基于自监督学习的联邦学习方法和系统-CN202310189525.3在审
发明人：王德健;林博;董科雄;王慧东;赵冲 -专利权人：杭州医康慧联科技股份有限公司
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于自监督学习的联邦学习方法和系统，联邦学习方法实施在多个参与方和中心节点之间，包括：各参与方利用私有数据集训练本地模型，且在训练过程中对域内数据集进行预测，获得预测值；所述中心节点利用域内数据集、以及对应所述域内数据集的预测值，训练全局模型；利用所述全局模型训练域分类器，所述域分类器从开放数据集中提取所述域内数据集。本申请并非通过简单地线性组合得到全局模型，使得全局模型具有更好的全局性能。此外，训练全局模型使用域内数据集，而非传统意义上的开放数据集，因此弱化了参与方对开放数据集的依赖，减小了开放数据集中的噪声对全局模型的负面影响。
基于监督学习联邦学习方法系统

[发明专利]基于测地距的径向基函数人脸表情重定向与动画方法-CN201210284737.1有效
发明人：魏小鹏;张强;李蓓蓓 -专利权人：大连大学
申请日： 2012-08-10 - 公布日： 2013-01-02 - 主分类号： G06T13/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于运动捕捉数据的人脸表情重定向和动画算法。通过建立一个基于测地距的径向基函数人脸表情的重定向模型，实现了从运动捕捉数据空间到目标人脸模型运动空间的转换，在转换的过程中考虑了人脸网格的结构，着重解决了使用径向基函数进行空间转换过程中全局性问题。在人脸表情动画阶段，利用了空间转换的结果，使用基于测地距径向基函数的人脸变形模型，对运动数据进行插值，获取整个模型的变形结果。本发明可将同一个捕捉序列应用到不同的人脸模型，模型转换比较容易，同时针对不同的捕捉序列也可用于同一个目标模型，实现了运动捕捉数据的重用，同时也具有较强的动画真实感。
基于径向函数表情定向动画方法

[发明专利]模型获取方法、装置、系统、电子设备及存储介质-CN202210423425.8在审
发明人：赵情恩 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-04-21 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本公开提供了模型获取方法、装置、系统、电子设备及存储介质，涉及深度学习以及自然语言处理等人工智能领域，其中的方法可包括：获取云端最新得到的全局模型，所述全局模型为云端确定不符合预定的结束条件时发送给至少两个设备端的；利用全局模型为未标注的数据生成伪标签，得到具有伪标签的第一类训练数据；利用第一类训练数据以及具有人工标注标签的第二类训练数据对全局模型进行训练，得到更新模型；将更新模型返回给云端，用于云端结合获取到的各更新模型更新全局模型应用本公开所述方案，可提升模型精度等。
模型获取方法装置系统电子设备存储介质