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]一种车联网环境下基于联邦学习的高效通信方法-CN202211401451.7在审
  • 孙恩昌;张卉;何若兰;李梦思;张冬英;司鹏搏 - 北京工业大学
  • 2022-11-09 - 2023-01-17 - H04W4/40
  • 本发明公开了一种车联网环境下基于联邦学习的高效通信方法包括以下步骤:S1、车辆用户设备采用本地数据训练进行模型训练;S2、判断步骤S1收集车辆用户信息用于训练本地模型参数、传输本地模型训练参数至基站和接收全局模型参数的延迟及用于训练和传输参数至基站的能耗是否满足预设门限值,若是则执行步骤S3,否则返回S1;S3、根据车辆用户,利用最短路径优化算法对车辆用户设备分配无线资源块;S4、分配到资源块的车辆设备对参数进行量化和编码;S5、基站根据接收的模型参数进行解码并加权聚合,将聚合更新后的全局模型参数广播至各个车辆用户设备;S6、车辆用户设备调整学习速率。本发明利用随机梯度量化算法优化,在上行链路通信具有有效性。
  • 一种联网环境基于联邦学习高效通信方法
  • [发明专利]基于合作博弈和知识蒸馏的个性化联邦学习方法-CN202211297705.5在审
  • 孙艳华;史亚会;李萌;杨睿哲;司鹏搏 - 北京工业大学
  • 2022-10-22 - 2023-01-06 - G06N20/20
  • 本发明公开了基于合作博弈和知识蒸馏的个性化联邦学习方法,基于联邦学习中嵌入合作博弈和知识蒸馏思想,提出了pFedCg算法,使参与训练的用户都能得到一个更优的个性化模型;采用公共数据集和隐私数据集提高了客户端泛化能力,并将合作博弈论中的SV引入PFL,来评估FL中每个客户对其他客户端的个性化学习过程的累计贡献值,以此确定每个客户端的局部软预测的聚合系数,最后利用KD将聚合的个性化软预测的知识迁移到本地模型,并在本地的隐私数据集上进行个性化训练,提高个性化精度,使每个客户端获得更优的个性化模型。解决在FL中客户端数据异构时收敛速度慢,模型异构时无法训练的问题,并提高训练精度。
  • 基于合作博弈知识蒸馏个性化联邦学习方法
  • [发明专利]路径规划和任务分配方法、装置、服务设备及存储介质-CN202210819541.1在审
  • 孙阳;金冰慧;吴文君;高强;司鹏搏 - 北京工业大学
  • 2022-07-12 - 2022-11-01 - G05D1/02
  • 本发明提供一种路径规划和任务分配方法、装置、服务设备及存储介质,该方法包括:在目标区域内,获取多个位置,位置包括至少一个无人车的当前位置及至少一个任务点位置;根据多个位置,基于预设的马尔可夫决策网络,得到多个位置对应的路径开销矩阵;根据路径开销矩阵,利用蚁群算法,确定至少一个无人车中每个无人车对应的任务分配策略;根据目标任务分配策略,控制目标无人车执行相应任务,目标无人车为至少一个无人车中的任一无人车。该方法可以通过获取的路径开销矩阵来代替传统的直线路径,可有效降低任务执行所花费的开销,此外,可协同规划至少一个无人车的任务分配策略,以保证每个无人车按照最优路径执行相应任务,提高任务执行的效率。
  • 路径规划任务分配方法装置服务设备存储介质

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