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[发明专利]决策树模型公平性度量的获取方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211088261.4在审
发明人：史建琦;黄滟鸿;王艳 -专利权人：上海丰蕾信息科技有限公司
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06N5/01 文献下载
摘要：本申请公开了一种决策树模型公平性度量的获取方法、装置、电子设备及存储介质。根据预定义复合敏感群体解析决策树模型；计算决策树模型的各决策节点在敏感群体条件下的概率分布；为所述决策树模型构建PCSP#模型；对所述PCSP#模型进行概率模型检查，得到当前敏感群体阳性预测值；遍历所有所述敏感群体，通过不同公平性定义计算得到公平性度量该方法基于概率模型检查对决策树模型进行公平性验证，为模型公平性提供了形式化保证；考虑了复合敏感属性的情况，能够处理除了布尔值以外的属性，提供了更丰富的公平性维度；提供了灵活的公平性定义，从不同的公平性角度进行验证
决策树模型公平性度量获取方法装置电子设备存储介质

[发明专利]提高机器学习模型公平性的多目标训练方法及计算机设备-CN202110655819.1在审
发明人：刘佳琳;张清泉;姚新;张泽琦;毛碧飞 -专利权人：南方科技大学;华为技术有限公司
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种提高机器学习模型公平性的多目标训练方法及计算机设备，尤其是在伦理问题的公平性背景中的提高机器学习模型公平性的多目标训练方法，该方法包括：根据场景确定多个正交性的公平性指标和准确性指标；使用多目标优化算法对所述多个正交性的公平性指标和准确性指标进行同时优化考虑多个具有正交性的指标，通过使用多个指标可以得到多角度的评估模型公平性，使评估更加全面，由于其“正交性”，不会重复从同一角度评估，避免计算资源的浪费或被动增加该指标的重要性。进一步的，确定的第三机器学习模型集能够兼顾多个、具有多样性的、正交性的公平性衡量指标，在准确性与多个公平性之间得到不同的优选折中方案集。
提高机器学习模型公平性多目标训练方法计算机设备

[发明专利]一种基于随机森林的信息检索系统公平性量化方法-CN202210921855.2在审
发明人：郑海斌;谢欣怡;陈晋音 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：基于随机森林算法的信息检索系统公平性量化方法，包括：1)对信息检索系统的数据集(由查询主题集、文档集和相关文档集构成)进行处理，生成量化集(由查询主题集、相关特征集、特权群体特征集、非特权群体特征集构成)，包括：1.1)对于相关文档集进行实体提取，形成相关特征集；1.2)训练随机森林模型；1.3)特权群体特征集和非特权群体特征集的形成2)公平性量化，包括：2.1)求解主题比例公平性程度；2.2)求解主题排序公平性程度；2.3)重复2.1)到2.2)的步骤，直到所有主题及对应的所有特征的比例公平性程度和排序公平性程度都计算完毕；2.4)求解整个系统的公平性程度。
一种基于随机森林信息检索系统公平性量化方法

[发明专利]一种同时考虑行程时间和公平性的交通灯控制方法及系统-CN202111641916.1有效
发明人：余超;梁泽年 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G08G1/07 文献下载
摘要：本发明提供一种同时考虑行程时间和公平性的交通灯控制方法及系统，其中方法包括：将行程时间策略Q网络的结果值输入至行程时间策略Q网络的交通仿真环境，将公平性策略Q网络的结果值输入至公平性策略Q网络的交通仿真环境，得到每个路口的奖励以及下一步的状态；通过DQN算法，根据行程时间策略Q网络的元组型数据缓存器中的数据对行程时间策略Q网络进行更新，根据公平性策略Q网络的元组型数据缓存器中的数据对公平性策略Q网络进行更新；建立中心Q网络，并将更新完成的行程时间策略Q网络和更新完成的公平性策略Q网络蒸馏至中心Q网络。本发明同时考虑路网中车辆的平均行程时间以及公平性，达到在行程时间相同下，公平性更好的效果。
一种同时考虑行程时间公平性交通灯控制方法系统

[发明专利]一种基于公平性测试的数据消歧方法-CN202210461268.X在审
发明人：姚远;徐锋;刘冀 -专利权人：南京大学
申请日： 2022-04-28 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于公平性测试的数据消歧方法，设计了多种公平性测试方法，可以对数据集中的特征和样本进行公平性评分，其中包括基于互信息对特征进行公平性测试和基于条件概率对样本进行公平性测试。公平性测试给出的评分大小表示了数据集中特征和样本所携带的歧视信息含量，可以依据该评分将机器学习训练数据集中显著含有歧视信息的特征和样本筛选出来并清除。
一种基于公平性测试数据方法

[发明专利]用于确定公平性的方法、装置、电子设备和存储介质-CN202211193725.8在审
发明人：姚元舜;朱兆伟;孙建凯;李航 -专利权人：北京有竹居网络技术有限公司;脸萌有限公司
申请日： 2022-09-28 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开的实施例提供了一种用于确定公平性的方法、装置、电子设备和存储介质。在此描述的确定公平性的方法包括基于目标数据集来确定针对目标数据集的预测分类，并基于目标数据集和预测分类来确定目标模型的公平性指标。方法还包括基于预测分类相对于真实分类的概率分布来纠正目标模型的公平性指标。根据本公开的实施例的确定公平性的方法，针对无敏感变量的目标数据集，无需使用辅助数据对辅助模型进行训练，就能够有效提高目标模型的公平性指标计算的准确度。
用于确定公平性方法装置电子设备存储介质

[发明专利]NOMA下行链路用户配对方法和存储介质-CN202110149553.3有效
发明人：陆音;杨凌青;杨楚瀛;杨佩佩;李清远 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2021-02-03 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： H04W72/04 文献下载
摘要：本发明提供了NOMA下行链路用户配对方法和存储介质，包括确定用户可达速率、用户的累计吞吐量以及用户公平性优先级；以最大化NOMA系统能量效率为目标函数，基于用户可达速率、用户的累计吞吐量以及用户公平性优先级构建约束条件本发明提出的基于用户可达速率、用户的累计吞吐量以及用户公平性优先级的用户配对方法，兼顾系统公平性与用户个体公平性，能保障边缘用户的个体公平性。
noma 下行用户配对方法存储介质

[发明专利]一种多路径公平性传输控制方法-CN201310414064.1有效
发明人：胡博;陈山枝;宋浩;司琳 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2013-09-12 - 公布日： 2013-12-25 - 主分类号： H04L12/911 文献下载
摘要：一种多路径公平性传输控制方法，其特征在于，针对TCP/IP网络传输中的瓶颈链路，先计算该瓶颈链路处的公平性因子，然后判断带宽占用的公平性变化趋势，通过调节多路径终端的传输控制策略，保证瓶颈链路处带宽占用的公平性
一种路径公平性传输控制方法

[发明专利]一种基于深度强化学习的机器学习模型黑盒公平性测试方法和系统-CN202110180076.7有效
发明人：谢文涛;吴鹏 -专利权人：中国科学院软件研究所
申请日： 2021-02-09 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的机器学习模型黑盒公平性测试方法和系统，其主要流程包括：(1)机器学习模型黑盒公平性测试环境构建、(2)基于公平性测试环境的最优歧视实例生成策略学习、(3)结果统计三大部分，首先构建机器学习模型黑盒公平性测试环境，然后强化学习智能体与构建的机器学习模型黑盒公平性测试环境进行交互，利用深度强化学习算法学习最优歧视实例生成策略，最后统计测试结果。本发明能够解决机器学习模型黑盒公平性测试领域无有效启发式策略指导、测试效率较低、测试开销较大的问题。
一种基于深度强化学习机器模型黑盒公平性测试方法系统

[发明专利]一种利用公平性因子的多用户MIMO下行链路用户选择方法-CN201510067008.4有效
发明人：徐玉滨;冯雨晴;马琳;崔扬;刘宁庆 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2015-02-09 - 公布日： 2018-03-16 - 主分类号： H04B7/0452 文献下载
摘要：一种利用公平性因子的多用户MIMO下行链路用户选择方法，涉及一种多用户MIMO下行链路用户选择方法，尤其涉及考虑了公平性因子的多用户MIMO下行链路用户选择方法。本发明首先对接收信号的概率密度函数p(x)进行多重积分得到用户k第t个时隙被选中的概率将其在统计时间T内进行统计平均得到从而计算出进而求得公平性因子选取公平性因子F最小值作为MIMO下行链路用户选择方法的平性因子，基于该公平性因子F设计公平性最佳的多用户MIMO下行链路用户选择方法。
一种利用公平性因子多用户 mimo 下行用户选择方法

[发明专利]一种用于人工智能模型公平性检测装置-CN202211403232.2在审
发明人：银松江;莫胜全;刘诚 -专利权人：广东春宏科技有限公司
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： F16M11/04 文献下载
摘要：本发明属于机器学习技术领域，尤其涉及一种用于人工智能模型公平性检测装置，包括：底板，底板的顶面固定有多个减震器，多个减震器的顶端固定安装有同一个连接板；缓冲机构，缓冲机构设置在底板与减震器之间；多个滑杆，多个滑杆固定安装在连接板的顶面，多个滑杆上滑动连接有同一个顶板，当公平性检测装置本体放置在顶板上方时，通过调节机构调节两个夹持板的间距，方便夹持板对公平性检测装置本体进行夹持固定，当夹持板对公平性检测装置本体夹持时，卡块也会套接在卡槽内，从而对公平性检测装置本体的位置进行进一步的限位，此时公平性检测装置本体将被限位的顶板的顶面，不仅方便安装，也方便对公平性检测装置本体进行拆卸。
一种用于人工智能模型公平性检测装置

[发明专利]一种用于年龄估计的回归公平性度量方法-CN202111139194.X有效
发明人：孟明明;潘力立 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-09-27 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：该发明公开了一种用于年龄估计的回归公平性度量方法，属于机器学习领域。，并对敏感属性的取值范围进行区间化，根据区间化的结果实现自己划分；接着利用待评估的模型，完成所有子集样本的属性预测；接着通过误差函数计算预测值和真实值之间的误差，再基于各个子集误差的期望给出了模型回归公平性的定义；最后在回归公平性定义的基础上，定量计算模型的回归公平性指标。通过上述方法，本发明解决了年龄估计的回归公平性度量方法缺失的问题，实现了回归公平性的定量评估。
一种用于年龄估计回归公平性度量方法

[实用新型]景区旅游服务公平性游客评价装置-CN201320054610.0有效
发明人：陈超群 -专利权人：长沙商贸旅游职业技术学院
申请日： 2013-01-31 - 公布日： 2013-07-31 - 主分类号： G06Q50/12 文献下载
摘要：本实用新型公开了景区旅游服务公平性游客评价装置，多个游客评价终端均与景区管理中心的主控制器无线通信连接，无线接收器通过电平转换器与主控制器相连接，景区旅游服务公平性评价结果公示屏与主控制器的输出端相连接；每一个游客评价终端均包括子控制器、景区旅游服务公平性等级触摸按键和无线发送器，景区旅游服务公平性等级触摸按键与子控制器的输入端连接，子控制器的输出端接无线发送器。该景区旅游服务公平性游客评价装置结构简单，易于实施，能实时了解游客对景区旅游服务公平性的评价。
景区旅游服务公平性游客评价装置

[发明专利]一种基于片上多核处理器共享cache的动态公平划分方法-CN200910243653.1有效
发明人：方娟;蒲江 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2009-12-18 - 公布日： 2010-06-16 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于片上多核处理器共享cache的动态公平划分方法，属于计算机体系结构领域。公平性是一个关键的优化问题，当系统缺乏公平时，会出现线程饿死和优先级反转等问题。而目前CMP的设计以提高系统吞吐量为主要目标，这样往往会牺牲系统的公平性。本发明提出了一种新的公平性参数和划分方法。划分方法分成三个步骤：初始化、回溯和重划分。初始化在线程运行前等分cache。回溯阶段是撤销上一次重划分反而公平性降低的划分。重划分阶段是若未发生回溯且公平性参数大于重划分阈值，则对所有线程重新划分Cache。采用本发明提出的共享Cache划分方法显著提高了系统公平性，并且系统吞吐量也有小幅提高。
一种基于多核处理器共享 cache 动态公平划分方法

[发明专利]基于多目标进化算法的公平机器学习模型的训练方法-CN202110653352.7在审
发明人：刘佳琳;张清泉;姚新;张泽琦;毛碧飞 -专利权人：南方科技大学;华为技术有限公司
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多目标进化算法的公平机器学习模型的训练方法，尤其是在伦理问题的公平性背景中的基于多目标进化算法的公平机器学习模型的训练方法。根据场景确定多个正交性的公平性指标和准确性指标；根据多个正交性的公平性指标和准确性指标建模为多个优化目标；根据基于种群的多目标进化算法的多个算子以及多个优化目标对机器学习模型进行演化。同时考虑多个具有正交性的公平性指标和准确性指标，通过使用多个指标可以多角度的评估模型公平性，使评估更加全面。不会重复从同一角度评估，避免计算资源的浪费或被动增加该指标的重要性。通过提高种群内模型的多样性，生成具有高质量和多样的机器学习模型。
基于多目标进化算法公平机器学习模型训练方法

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