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[发明专利]一种基于联邦云合作网络的联邦学习管理方法及系统-CN202011294788.3有效
发明人：林冰垠;范涛;陈天健 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2020-11-18 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/25 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于联邦云合作网络的联邦学习管理方法及系统，该方法包括云管理端获取应用方站点的数据请求，将应用方站点的数据请求发送给数据源站点所属机构的客户端，在接收到数据源站点所属机构的客户端的确认信息后，对应用方站点和数据源站点进行鉴权，在确定鉴权通过后，向应用方站点所属机构的客户端和数据源站点所属机构的客户端发送联邦云合作通知，以使应用方站点与数据源站点进行联邦学习数据合作。通过部署在联邦云合作网络中的云管理端和多个客户端来管理和维护联邦云合作网络中的各机构中的站点之间的联邦学习数据合作，可以提高各机构的联邦学习数据合作的效率，降低各机构的组网成本。
一种基于联邦合作网络学习管理方法系统

[发明专利]基于视觉的流程自动化方法、设备及可读存储介质-CN201911020138.7有效
发明人：吴子凡;张潮宇;何元钦;陈天健 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2019-10-24 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F9/451 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视觉的流程自动化方法、设备和可读存储介质，所述基于视觉的流程自动化方法包括：接收界面图像，并对所述界面图像进行解析，获得解析结果，基于预设知识图谱模板和所述解析结果，对所述界面图像中的界面元素进行关联关系梳理，以建立界面解析图数据库，基于所述界面解析图数据库，执行预设自动化流程。解决了现有技术中RPA适用性差的技术问题。
基于视觉流程自动化方法设备可读存储介质

[发明专利]循环神经网络训练优化方法、设备、系统及可读存储介质-CN201911141081.6有效
发明人：程勇;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： 2019-11-20 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明公开了一种循环神经网络训练优化方法、设备、系统及可读存储介质，所述方法包括：接收参与设备发送的RNN输出结果，其中，RNN输出结果为参与设备将上游传递信息，以及参与设备所处理时间步对应的本地训练数据输入对应RNN中得到的；根据RNN输出结果计算得到梯度信息；将梯度信息反向传播给参与设备，供各参与设备根据梯度信息更新RNN的模型参数；将从各参与设备接收到的更新后模型参数进行融合得到全局模型参数，并返回给各参与设备，迭代训练得到训练完成的RNN。本发明通过协调设备协调多个参与设备分别处理不同时间步，分担训练RNN的计算和电量开销，使得在设备计算资源和电量资源有限的场景下也可以进行RNN训练。
循环神经网络训练优化方法设备系统可读存储介质

[发明专利]联邦学习方法、系统、终端设备及存储介质-CN201910647743.0有效
发明人：程勇;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： 2019-07-17 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种联邦学习方法、系统、终端设备及存储介质，该联邦学习方法包括：获取输入接口所接收到的联邦学习请求；根据所述联邦学习请求组建联邦学习联盟；提取所述联邦学习联盟中各联盟成员的成员信息；基于所述成员信息构建联邦学习模型，并对所述联邦学习模型进行管理。本发明无需提出联邦学习请求的企业实地逐一的向其他企业进行沟通，以说服其他企业作为自己的合作伙伴构建联邦学习模型，节省了希望进行联邦学习的企业构建联邦学习模型过程中的人力、物力和时间资源，降低了联邦学习模型构建的成本。
联邦学习方法系统终端设备存储介质

[发明专利]客户端相似性的评估方法、装置、终端设备及存储介质-CN201910681352.0有效
发明人：魏锡光;李权;曹祥;刘洋;陈天健;杨强 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2019-07-25 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06Q30/0201 文献下载
摘要：本发明公开了一种用户数据相似性的评估方法、装置、终端设备及存储介质，该用户数据相似性的评估方法包括：所述服务端获取预存的样本数据或者获取各客户端的样本数据作为第一样本数据；将所述第一样本数据与所述服务端生成的第二样本数据组合为测试样本集，并对所述测试样本集进行测试；基于所述测试样本集进行测试得到的测试结果，对各所述客户端的用户数据的相似性进行评估。本发明实现了，在不接触到联邦学习客户端真实用户数据的情况下，对客户端用户数据的相似性进行评估，提升联邦学习系统对用户的了解，既保证了用户数据的安全性，又促进了联邦学习系统针对性的为用户提供优质服务。
客户端相似性评估方法装置终端设备存储介质

[发明专利]半监督机器学习优化方法、装置、设备及存储介质-CN202010044134.9有效
发明人：魏锡光;鞠策;李权;曹祥;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： 2020-01-15 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种半监督机器学习优化方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取训练样本，其中，训练样本包括有标签样本和无标签样本；根据训练样本与有标签样本之间的相似度以及有标签样本的真实标签，计算得到训练样本对应的伪标签；将训练样本的数据输入初始化机器学习模型得到训练样本对应的第一预测标签，并根据第一预测标签和伪标签计算初始化机器学习模型的损失函数；基于损失函数对初始化机器学习模型进行参数更新，迭代训练直到损失函数收敛时得到目标机器学习模型。本发明实现了使得采用少量的有标签数据也可训练得到效果很好的模型，节省了人工对数据进行标注的人力物力。
监督机器学习优化方法装置设备存储介质

[发明专利]标签预测方法、装置以及计算机可读存储介质-CN201911083212.X有效
发明人：吴玙;马国强;张杰;范涛;魏文斌;陈天健;杨强 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2019-11-07 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种标签预测方法，包括如下步骤：需求方获取需求方模型更新后的第一参数、需求方预测样本的第一特征量和需求方预测样本的第一曝光量；需求方基于第一参数、第一特征量和第一曝光量，确定需求方模型的第一预测值；需求方获取提供方模型的第二预测值和泊松计算规则确定第二预测值；需求方基于第一预测值、第二预测值和泊松计算规则，确定需求方预测样本的预测标签量。本发明还公开了一种标签预测装置及计算机可读存储介质。本发明通过结合泊松回归实现方案，训练纵向联邦学习模型中的需求方模型和提供方模型，可准确预测到需求方预测样本对应的预测标签量，解决了现有技术中无法预测精确的标签数据的问题。
标签预测方法装置以及计算机可读存储介质

[发明专利]敏感信息处理方法、设备及可读存储介质-CN201911114421.6有效
发明人：范涛;魏文斌;陈天健;杨强 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2019-11-14 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种敏感信息处理方法，包括以下步骤：根据可交换加密算法对第一终端和第二终端交换各自拥有的数据集进行交换加密，得到第一终端的第一加密集和第二终端的第二加密集，根据第一预测模型、第一终端拥有的数据集以及同态加密算法，得到预测数据加密集，获取第一加密集与第二加密集的交集数据加密集，并在预测数据加密集中获取交集数据加密集的预测数据加密集，发送交集数据加密集以及交集数据加密集的预测数据加密集至第二终端，以供第二终端得到交集数据集对应的目标预测集。本发明还公开了设备及可读存储介质。实现了终端之间不需要公开各自的数据集，即可获交集数据对应的多模型联合预测值，从而保护数据隐私性，提升信息安全。
敏感信息处理方法设备可读存储介质

[发明专利]基于联邦训练的样本预测方法、装置及存储介质-CN201810913869.3有效
发明人：范涛;成柯葳;马国强;刘洋;陈天健;杨强 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2018-08-10 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于联邦训练的样本预测方法，包括以下步骤：采用XGboost算法对两个对齐的训练样本进行联邦训练，以构建梯度提升树模型，其中，所述梯度提升树模型包括多棵回归树，所述回归树的一个分裂节点对应训练样本的一个特征；基于所述梯度提升树模型，对待预测样本进行联合预测，以确定待预测样本的样本类别或获得待预测样本的预测得分。本发明还公开了一种基于联邦训练的样本预测装置及计算机可读存储介质。本发明实现了使用不同数据方的训练样本进行联邦训练建模，进而基于建立的模型实现样本预测。
基于联邦训练样本预测方法装置存储介质

[发明专利]基于联邦训练的梯度提升树模型构建方法、装置及存储介质-CN201810918867.3有效
发明人：成柯葳;范涛;刘洋;陈天健;杨强 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2018-08-10 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/211 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于联邦训练的特征选择方法，包括以下步骤：采用XGboost算法对两个对齐的训练样本进行联邦训练，以构建梯度提升树模型，其中，所述梯度提升树模型包括多棵回归树，所述回归树的一个分裂节点对应训练样本的一个特征；统计所述梯度提升树模型中同一特征对应的分裂节点的平均收益值，并将所述平均收益值作为对应特征的评分；基于各特征的评分进行特征排序并输出排序结果，以供进行特征选择，其中，若训练样本中存在未对应分裂节点的特征，则该特征使用默认评分。本发明还公开了一种基于联邦训练的特征选择装置及计算机可读存储介质。本发明实现了使用不同数据方的训练样本进行联邦训练建模，进而实现多方样本数据的特征选择。
基于联邦训练梯度提升模型构建方法装置存储介质

[发明专利]多方联合决策树构建方法、设备及可读存储介质-CN202010538004.0有效
发明人：陈伟敬;范涛;马国强;陈天健 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2020-06-12 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种多方联合决策树构建方法、设备及可读存储介质，所述多方联合决策树构建方法包括：获取第一样本数据和待构建树信息，并基于所述第一样本数据和所述待构建树信息，通过与各第二设备进行联邦交互，计算特征分裂增益数据，基于所述特征分裂增益数据，确定符合预设特征分裂增益条件的目标增益分裂点集合，以构建所述待构建树信息对应的联合构建决策树。本申请解决了纵向联邦学习建模时计算效率低的技术问题。
多方联合决策树构建方法设备可读存储介质

[发明专利]纵向联邦学习中的数据共享方法、系统及存储介质-CN202010048597.2有效
发明人：康焱;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： 2020-01-16 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明公开一种基于秘密共享的纵向联邦学习方法、系统及存储介质，该方法包括：联邦第一方初始化其预测模型的第一参数；基于秘密共享机制将其第一重叠样本第二份额和第一重叠样本标签第二份额发送至联邦第二方供第二方生成第二训练数据，接收第二方基于秘密共享机制发送的第二方第二重叠样本第一份额以生成第一训练数据；根据第一训练数据对其预测模型进行训练，计算第一损失值和第一梯度以更新第一参数，接收第二方发送的第二方根据第二训练数据对其预测模型进行训练时计算的第二损损失值；计算第一损失值和第二损失值的和，当第一损失值和第二损失值的和收敛时得到其训练好的预测模型，向第二方发送停止训练指令。本发明能够提升联邦学习效率。
纵向联邦学习中的数据共享方法系统存储介质

[发明专利]团队任务的员工组建方法、装置、终端及存储介质-CN201910736373.8有效
发明人：刘洋;于涵;陈天健;杨强 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2019-08-09 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明公开了一种团队任务的员工组建方法，通过获取待分配任务，以及所述待分配任务的任务需求；获取预设的价格敏感度模型输出的各个可动员员工的价格敏感度；获取预设的员工技能模型输出的各个可动员员工掌握的工作技能，以及所述工作技能的熟练程度；根据所述任务需求、所述价格敏感度、所述工作技能和所述熟练程度，组建所述待分配任务的各个分工任务的目标员工。本发明还公开了一种团队任务的员工组建装置、终端以及存储介质。本发明避免了现有网络用工平台中，无法为需要多个员工配合才能完成的团队任务组建员工团队的问题。
团队任务员工组建方法装置终端存储介质

[发明专利]一种分离式物料补给工装-CN201810090984.5有效
发明人：倪雅;李紫跃;左新龙;刘国彬;周春侠;赵青青;王金明;周忠振;孟凡浩;高昊;邵宁;闵亮;徐迪;张安永;陈天健;刘贞;冷阳光;许丽丽 -专利权人：江苏中矿大正表面工程技术有限公司
申请日： 2018-01-30 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： B05B13/02 文献下载
摘要：本发明公开一种分离式物料补给工装，属于桥隧施工技术领域，包括工字钢、桁车、滚轮、导轨、喷涂物料罐和喷涂机器人；所述喷涂物料罐与喷涂机器人连接，且喷涂物料罐、喷涂机器人分别安装在桁车上，所述滚轮安装在桁车底部，所述导轨安装在工字钢上，桁车通过滚轮沿导轨移动，喷涂机器人在桁车上滑移作业。本发明的分离式物料补给工装，可满足大型钢结构大表面自动化喷涂物料需求量大，物料集成式布置在机器人周边的物料及时供应，节时节料。
一种分离物料补给工装

[发明专利]联合建模方法、装置、设备以及计算机可读存储介质-CN201811501956.4有效
发明人：刘洋;范涛;陈天健;杨强 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2018-12-07 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种联合建模方法、装置、设备和存储介质，包括：初始化模型参数,并将初始化的模型参数传递给各数据节点；获取中立协调方中的随机损失梯度值，将随机损失梯度值划分为与数据节点的总数量相等的各第一损失梯度值，并将各第一损失梯度值分配至各数据节点；基于模型参数和第一损失梯度值获取各数据节点的第二损失梯度值；将各第二损失梯度值传递到中立协调方，并根据各第二损失梯度值和随机损失梯度值确定数据节点的真实损失梯度值；基于真实损失梯度值更新模型参数以构建模型，并判断模型是否收敛；若模型收敛，则模型已构建完成。本发明达到了在多家公司进行信息共享且隐私数据不泄露的同时，也能进行不同类型数据答案预测的效果。
联合建模方法装置设备以及计算机可读存储介质

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