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[发明专利]适于精准分类的联邦半监督学习方法、介质及设备-CN202310895637.0在审
发明人：王瑞锦;周世杰;张凤荔;李雄;王金波;张志扬;赖金山;陈栩霞;裴锡凯;周潼 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-07-20 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种适于精准分类的联邦半监督学习方法，包括获取边缘服务器下发的经过预训练的全局模型并更新本地模型；利用更新后的本地模型对自身的无标签数据预测处理获得多个伪标签，然后使用这些伪标签和无标签数据对更新后的本地模型进行宽容监督训练；然后利用自身的有标签数据对宽容监督训练后的本地模型进行严格纠正训练，获得训练后的节点模型；将训练后的节点模型参数上传至边缘服务器ES使其聚合形成全局模型，进行下一轮迭代更新。本发明在边缘计算场景下将半监督学习与联邦学习相结合，利用无标签数据使模型充分学习到无标签数据蕴含的知识，并采用有标签数据对模型进行监督训练以纠正模型参数，从整体上提高了模型分类的准确率。
适于精准分类联邦监督学习方法介质设备

[发明专利]多智能体协同计算资源调度方法、装置及系统-CN202310895639.X在审
发明人：王瑞锦;张凤荔;周世杰;陈政;张扬;赖金山;张杰;周潼 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-07-20 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种多智能体协同计算资源调度方法，包括配置任务请求队列；获取边缘集群的历史运行状态序列，输入到多层叠加的LSTM神经网络中，输出具有时序特征的系统状态矩阵；将该系统状态矩阵输入到边缘集群配置的Actor‑Critic网络中进行多智能体强化学习，通过计算获得边缘集群的状态价值，并从对应的边缘集群中选择合适的节点来处理任务请求队列中的下一个任务，完成资源调度；然后根据任务回报计算损失函数和梯度来更新Actor‑Critic网络参数。本发明在面对大规模服务请求时能够成功学习请求之间的周期性状态，提高了系统吞吐率，采用时序网络与策略相结合的方式进行每一次任务调度，收敛速度更快，训练需要的数据量更少。
智能体协计算资源调度方法装置系统

[发明专利]适用于人工智能物联网异构系统的自适应联邦学习方法-CN202211657566.2在审
发明人：王瑞锦;张凤荔;周世杰;周潼;张志扬;赖金山;王金波;程帆;陈政;刘楠 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种适用于人工智能物联网异构系统的自适应联邦学习方法，包括：(1)终端设备进行本地模型训练；(2)边缘服务器收集终端设备能够实际负载的工作量，以及将收集的模型参数进行局部聚合；同时边缘服务器预测终端设备未来可以承受的工作量，并按照训练价值高低选出终端设备继续参与下一轮训练；(3)边缘服务器将局部聚合模型和预测的工作量发送给选择的终端设备；同时，边缘服务器还将局部聚合模型参数发送至云服务器；(4)云服务器将收集的局部聚合模型参数进行全局聚合，获得全局聚合模型，然后返回至边缘服务器。本发明解决了AIoT应用中因系统异构性和统计异构性导致出现掉队者从而引起收敛速度减慢、模型精度降低的问题。
适用于人工智能联网系统自适应联邦学习方法

[发明专利]一种边缘场景下轻量级的可信联邦学习方法-CN202310061325.X在审
发明人：王瑞锦;陈晶;张凤荔;周世杰;赖金山;王金波;周潼 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-01-20 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种边缘场景下轻量级的可信联邦学习方法，包括：(1)终端设备使用私有数据集在本地对模型进行训练，输出训练结果；(2)对训练结果进行加密，并上传至边缘服务器；(3)边缘服务器计算获得一维中的平均值outmean；(4)根据计算的outmean，边缘服务器将结果广播给各个终端设备以助终端设备完成后续训练；同时，边缘服务器还利用outmean和蒸馏温度T计算KL散度，以用于指导全局模型参数训练；(5)边缘服务器将更新的全局模型参数上传到云服务器进行聚合更新；(6)云服务器验证训练模型的性能是否满足标准要求，是，则训练结束；否则，将全局模型参数发送到每个边缘服务器以开始下一轮训练。本发明能有效提升模型的训练效率和准确性。
一种边缘场景轻量级可信联邦学习方法

[发明专利]一种适用于边缘计算场景下的联邦学习安全聚合方法-CN202211657554.X在审
发明人：王瑞锦;李雄;张凤荔;周世杰;王金波;赖金山;周潼;程帆;李嘉坤;孙鹏钊 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： H04L45/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种适用于边缘计算场景下的联邦学习安全聚合方法，包括：(1)边缘节点将各个终端之间的通信拓扑图结构由全连通图修改为基于最小生成树的终端连通拓扑图；(2)各个终端利用本地数据训练联邦学习的模型，并根据修改的终端连通拓扑图与邻居终端以广播密钥的方式进行通信；(3)各个终端计算掩码并用于加密模型梯度；(4)边缘节点接收终端传输的加密的模型梯度并进行局部聚合；(5)云计算处理中心接收来局部聚合模型梯度，再进行一次聚合形成全局聚合模型，并将全局聚合模型下发到边缘节点，为终端提供服务。本发明在解决联邦学习中隐私泄露问题的同时，避免了需要大量额外的计算和通信开销，并提高了模型的收敛速度。
一种适用于边缘计算场景联邦学习安全聚合方法

[发明专利]基于联邦学习实现医疗数据的隐私保护系统-CN202211262070.5在审
发明人：王瑞锦;张凤荔;孙鑫;周世杰;谭婧;王雯;赖金山;张志扬;刘东;孙鹏钊 -专利权人：电子科技大学;四川大学华西医院
申请日： 2022-10-14 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于联邦学习实现医疗数据的隐私保护系，涉及医疗数据管理技术领域，包括医疗终端设备、医疗边缘服务器和医疗云中心服务器；医疗终端设备可通过变分建模对医疗数据进行预处理以实现隐私增强并得到模型训练数据；医疗边缘服务器用于将模型训练数据传入多模态模型，筛选得到生命体征区域特征，对全局医疗模型进行训练，得到局部模型，在局部模型梯度中加入本地微分扰动噪声；初始化和更新全局医疗模型。本发明为基于联邦学习的云边、智能、安全、可信的架构，能实现云边智能协同下的医疗模型训练；实现了医疗数据多模态融合的细粒度分类，提高了模型的准确率；将变分建模和差分隐私集成到系统架构中，确保医疗数据的高机密性。
基于联邦学习实现医疗数据隐私保护系统

[发明专利]边缘网络中的分组集成蒸馏联邦学习方法-CN202211061458.9在审
发明人：王瑞锦;李雄;张凤荔;朱举异;赖金山;黄鑫 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种边缘网络中的分组集成蒸馏联邦学习方法，涉及机器学习技术领域，包括：对确定的Client设备进行分组，每组包括一个Leader设备和若干attender设备；对于每一组Client设备，均对全局模型进行N轮集成蒸馏联邦训练；每组Client设备中的Leader设备将训练得到的全局模型参数返回给边缘服务器；边缘服务器对接收到的所有全局模型参数进行聚合处理，之后进行测试，若得到的联邦学习Loss数据收敛，则联邦学习结束，否则将聚合处理后的全局模型参数下发给Leader设备，Leader设备据此更新本地最近训练过的全局模型。本发明通过对具有不同的计算资源的端设备设置不同的模型训练，然后使用集成蒸馏的方法来进行知识迁移，提高了模型的准确率，同时避免了服务器进行复杂的模型训练。
边缘网络中的分组集成蒸馏联邦学习方法

[实用新型]双滤网免停机换网系统-CN202220963914.8有效
发明人： 赖金山 -专利权人： 赖金山
申请日： 2022-04-25 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： B01D46/56 文献下载
摘要：本创作之双滤网免停机换网系统，其位于塑料处理机中，包含：一个强压辅助清洗系统、至少二个过滤系统及至少一个干式真空泵；该强压辅助清洗系统设有一个过滤装置、至少一个真空表及一废料部，该过滤装置之下端设有贯穿该过滤装置之输送部，而该过滤装置内部设有过滤部A、第一流道、废料流道及回流道；该废料流及该回流道连接上述过滤装置及上述废料部，且于该废料流道内适当处设有一闸门，而该回流道适当处设有三通T型阀A；该过滤系统内部设有过滤部B、第二流道及第三流道，外侧设有至少一个真空表；该干式真空泵设有排气端及第四流道。
滤网停机系统

[发明专利]利用边缘计算实现独居老人智能健康监护的系统及方法-CN202210634304.8在审
发明人：王瑞锦;宋晓童;何玉萍;黄兆康;赖金山;邓浩然;张传鹏 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G16H80/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用边缘计算实现独居老人智能健康监护的系统，系统框架上包括用户层、展现层、云数据中心层、边缘服务器层、数据预处理层和设备感知层。本发明系统中各个部分相互配合，实现了健康监护便捷化、辅助诊断准确化、紧急通知迅速化、隐私保护全面化、辅助功能贴心化的目的，最大程度的提升了智慧医疗的效率、准确率和安全性，成为守护在独居老人或患者身边的智慧医生。将本发明系统部署到实际应用场景中，不仅能够时刻守护独居老人的身体健康，帮助老人进行疾病自检，为老人的健康与生活质量提供支持和保障，还能有效降低老人的受伤概率，降低家庭和社会负担，助力现代化国家建设。
利用边缘计算实现独居老人智能健康监护系统方法

[发明专利]一种基于KubeEdge的轻量级边缘智能协同联邦学习平台-CN202210634941.5在审
发明人：王瑞锦;宋晓童;何玉萍;黄兆康;赖金山;邓浩然;张传鹏 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： H04L41/082 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于KubeEdge的轻量级边缘智能协同联邦学习平台，包括Cloud Core云端核心模块、Edge Core边缘核心模块、云控制系统、客户端；Edge Core边缘核心模块上部署有边缘聚合中心；Cloud Core云端核心模块上部署有云聚合中心。本发明将边缘计算和联邦学习进行有效的结合，在KubeEdge平台基础上实现了高效率、高准确率、可用、可扩展的边缘智能协同联邦学习，不仅在数据应用上提供轻量级、低时延、安全可靠的平台支持，而且使联邦学习的实验环境更加仿真，实现更为精准、有效的机器学习建模，满足智能交通、智慧园区、智慧能源、智慧工厂、智慧银行、智慧工地、CDN等行业中的用户隐私保护、数据安全的需求，进而更好地为智慧城市及相关配套产业的发展提供良好的基础和保障。
一种基于 kubeedge 轻量级边缘智能协同联邦学习平台

[发明专利]一种云边端协同的泛在智能联邦学习隐私保护系统及方法-CN202210634337.2在审
发明人：王瑞锦;赖金山;张凤荔;刘东;朱举异;张志扬 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种云边端协同的泛在智能联邦学习隐私保护系统及方法，系统上包括终端设备、参数服务器、边缘服务器、中心云服务器；方法上包括：S1、设置基于掩码的终端训练输出保护机制；S2、添加局部模型的自适应差分扰动；S3、全局模型聚合和添加自适应差分扰动。本发明提出了一种轻量级的隐私保护方案，在终端设备进行部分模型训练并添加矩阵掩码，保证在终端与边缘服务器之间安全传输；此外，在边缘服务器进行剩余模型训练并添加差分扰动；在云端进行聚合后添加噪声再反馈给边缘服务器。实验结果表明，该方案在保证隐私的前提上在CIFAR10数据集上能达到86％的准确率，能够很好地满足泛在智能的需求，因此，本发明非常适合大规模推广应用。
一种云边端协同智能联邦学习隐私保护系统方法

[实用新型]螺旋式气体自动过滤装置-CN202121997616.2有效
发明人： 赖金山 -专利权人： 赖金山
申请日： 2021-08-24 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： B01D46/24 文献下载
摘要：本创作的螺旋式气体自动过滤装置，包含：马达，该马达设有至少一个连接部；过滤装置，该过滤装置内设有至少一个刮刀部及至少一个过滤部；过滤装置外壳，该过滤装置外壳设有至少一个进气口、排出口及出气部；接头，该接头设有至少一个排气口，且该接头内部设有至少一个逆洗装置；其中，上述的马达藉由该马达的连接部与上述的过滤装置外壳相接，该过滤装置外壳的出气部与该接头的一端相接，且上述的过滤装置放置于该过滤装置外壳内；其目的为改善传统技术处理塑料废料的生产流程，能够将处理塑料废料过程中排放出的废气予以净化，达到回收、改善现有技术、减少废气排放，提升作业效率并创造友善环境及永续未来的效果。
螺旋式气体自动过滤装置

[实用新型]塑胶废料回收再生押出机-CN200920161750.1有效
发明人： 赖金山 -专利权人：亚靖机械有限公司
申请日： 2009-07-23 - 公布日： 2010-04-21 - 主分类号： B29C47/00 文献下载
摘要：本实用新型为一种塑胶废料回收再生押出机，其包括有相互连接且呈轴向排列的一体化母机及子机，一螺杆穿设于该母机及子机中轴向连通；一滤网，提供过滤残渣的效果，使塑料废料经过螺杆加热、压挤、熔融与双重过滤后，得到干净清洁的塑料。其不仅装设场地需求简单、组装方便快速且不会占据太多空间；而且，从单一马达驱动使得其在加工制造上更为简单快速，进而降低了大幅的成本，有效提高市场的竞争力。
塑胶废料回收再生押出机

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