专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于谱聚类的鲁棒联邦学习异常客户端检测方法-CN202310899140.6在审
  • 覃振权;孟维程;卢炳先;王雷;朱明 - 大连理工大学
  • 2023-07-21 - 2023-10-10 - G06N20/20
  • 本发明属于联邦学习异常检测领域,公开了一种基于谱聚类的鲁棒联邦学习异常客户端检测方法。服务器通过建立预测模型、计算局部模型与预测模型的余弦相似度构建无向图;计算无向图的拉普拉斯矩阵得到样本集;服务器采用基于K‑means的谱聚类方法切割样本集,将客户端划分为三类,并根据不同客户端类别分别计算信任分数;同时服务器采用基于行为的信任赎回机制对不同客户端进行不同的处理。本发明使用谱聚类对客户端进行准确划分并进行信任评估,采用基于行为的信任赎回机制动态调整客户端的信任值,避免了客户端被误判为恶意而被彻底隔离出联邦学习过程,充分利用了客户端的数据资源,保证了联邦学习过程的完整性,从而确保全局模型的精度。
  • 一种基于谱聚类联邦学习异常客户端检测方法
  • [发明专利]基于聚类和知识蒸馏的可信个性化联邦学习方法和装置-CN202310899550.0在审
  • 覃振权;刘瑞欣;卢炳先;王雷;朱明 - 大连理工大学
  • 2023-07-21 - 2023-10-10 - G06N20/20
  • 本发明属于联邦学习技术领域,公开一种基于聚类和知识蒸馏的可信个性化联邦学习方法和装置。首先,在云端协同下聚类将用户终端划分为多个聚簇,然后将各个聚簇进行局部聚合得到局部模型。其次,设计基于循环知识蒸馏的方法,以循环的方式对局部模型进行顺序训练,通过知识蒸馏提取公共知识。然后在用户终端对全局模型执行重学习的操作,有效恢复本地知识。进一步地,对于参数上传过程中可能存在的隐私泄露问题,发明设计一个基于洗牌算法的分布式差分隐私机制,通过在客户端与服务器端额外增加一次混合编码的步骤,允许用户只添加少量噪声就实现较高级别的隐私保护。本发明引入知识蒸馏和洗牌算法,在实现个性化训练的同时也提高了框架的安全性。
  • 基于知识蒸馏可信个性化联邦学习方法装置
  • [发明专利]一种基于图结构的航空发动机剩余使用寿命跨域预测方法-CN202310475754.1在审
  • 覃振权;李东升;卢炳先;王雷 - 大连理工大学
  • 2023-04-28 - 2023-09-08 - G06F18/213
  • 本发明提出一种基于图结构的航空发动机剩余使用寿命跨域预测方法,包括:对源域与目标域的航空发动机传感器子数据集进行预处理,计算经过选择处理后的传感器数据之间的相关性,构建航空发动机图数据集;设计一种时序图注意力模型的域特征提取模块提取航空发动机的时间依赖关系和空间拓扑依赖关系,在每一层门控循环单元中对不同的传感器进行基于注意力的信息聚合,在捕捉整个时序数据的过程中对每一时刻的传感器拓扑信息进行提取;设计一种域特征分离模块将域不变信息与域专属信息分离,并利用MK‑MMD作为域适应的度量函数,提高迁移性能;最后通过计算损失反向传播更新参数来实现无监督条件下的RUL跨域预测。
  • 一种基于结构航空发动机剩余使用寿命预测方法
  • [发明专利]一种水下多面体结构的无线光通信路由装置及方法-CN202211438901.X有效
  • 王雷;田宇;林驰;朱明;卢炳先;覃振权;樊鑫;罗钟铉 - 大连理工大学
  • 2022-11-17 - 2023-08-04 - H04Q11/00
  • 本发明属于水下无线光通信领域,提出一种水下多面体结构的无线光通信路由装置及方法,该装置主要由光收发模块、通信控制模块、扫描通信模块和方位模块组成。该方法通过方位模块中的姿态传感器和水深传感器获取每一个光收发模块的方位信息,通过多个光收发模块发送姿态信息与邻居建立通信连接,并以此为基础实现基于强化学习方法的可靠路由。本发明可实现广范围、高连通性的水下无线光通信和节点间的高速动态组网,可有效维护更新由节点摇摆、旋转、漂移导致的通信链路中断和路由信息失效;同时,本发明采用模块化设计,每一个光收发模块相互分离,能够满足不同的通信需求和组网场景,可以实现灵活扩展、按需部署并方便维修保养。
  • 一种水下多面体结构无线光通信路由装置方法
  • [发明专利]一种基于动态博弈的联邦学习激励方法-CN202310501744.0在审
  • 覃振权;孟婕;卢炳先;王雷;朱明 - 大连理工大学
  • 2023-05-06 - 2023-08-01 - H04W52/34
  • 本发明属于边缘计算技术领域,公开了一种基于动态博弈的联邦学习激励算法。首先对水下节点的隐私敏感度、能量损耗模型进行建模;其次,对参与节点的学习质量进行评估,选择高质量的节点参与联邦学习任务;然后使用扩展式博弈模型和重复博弈模型对参与节点决策过程进行建模,获得各参与节点训练策略的最优解,以此作为选择训练数据集大小和参与节点数量的依据;最后按照最优策略执行本地模型训练和聚合,在每次迭代中更新全局模型并记录节点历史学习质量。此外,本发明实现了水下网络能源消耗、模型精度和隐私保护之间的最佳均衡,保证了模型的训练效果、能耗和隐私损失的减少。本发明使联邦学习引入水下物联网后节点能更持续投入使用。
  • 一种基于动态博弈联邦学习激励方法
  • [发明专利]基于生成对抗网络的移动无线传感器网络信任评估方法-CN202310501897.5在审
  • 覃振权;孟维程;崔雨欣;卢炳先;王雷;朱明 - 大连理工大学
  • 2023-05-06 - 2023-08-01 - H04W12/122
  • 本发明属于移动无线传感器网络领域,公开了一种基于生成对抗网络的移动无线传感器网络信任评估方法。建立移动场景中的传感器节点聚类模型和移动模型;收集节点通信、能量、数据、位置变化为信任证据;簇头收集目标节点信任证据后传输到基站,对信任证据进行预处理,分离有标签数据和无标签数据,使用基于生成对抗网络的半监督学习方法进行训练,基于softmax方法对节点进行信任评估;评估结果返回簇头,簇头根据评估结果对目标节点进行判断。本发明引入生成对抗网络和半监督学习方法,利用大量无标签数据中的隐含信息,降低了检测模型对有标签数据的依赖性,实现了利用少量有标签数据准确识别恶意节点,保证了移动无线传感器网络的安全性。
  • 基于生成对抗网络移动无线传感器信任评估方法
  • [外观设计]吊灯(4)-CN202230840966.1有效
  • 覃振权 - 覃振权
  • 2022-12-15 - 2023-04-21 - 26-05
  • 1.本外观设计产品的名称:吊灯(4)。2.本外观设计产品的用途:用于照明。3.本外观设计产品的设计要点:在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片:立体图2。
  • 吊灯
  • [外观设计]手提灯-CN202230859187.6有效
  • 覃振权 - 覃振权
  • 2022-12-25 - 2023-04-21 - 26-02
  • 1.本外观设计产品的名称:手提灯。2.本外观设计产品的用途:用于照明。3.本外观设计产品的设计要点:在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片:立体图1。
  • 提灯
  • [外观设计]台灯(3)-CN202230840486.5有效
  • 覃振权 - 覃振权
  • 2022-12-15 - 2023-04-07 - 26-05
  • 1.本外观设计产品的名称:台灯(3)。2.本外观设计产品的用途:用于照明。3.本外观设计产品的设计要点:在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片:立体图1。
  • 台灯

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