“分布式学习”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果5003318个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]训练模型的方法和装置-CN201810541446.3在审
发明人：余远铭;袁建勇;王超 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2018-05-30 - 公布日： 2018-12-11 - 主分类号： G06N99/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种训练模型的方法和装置，该方法应用于学习系统中，该学习系统包括模型建立模块和控制模块，该方法包括：模型建立模块建立训练模型，并向控制模块返回模型句柄；控制模块获取该模型句柄；控制模块获取配置参数，配置参数用于指示训练模型需要采用的运行方式，该运行方式包括本地运行方式或分布式运行方式；控制模块根据配置参数确定训练模型需要采用的运行方式；控制模块基于运行方式读取数据；控制模块根据模型句柄和运行方式这样，提供了一种可以将离线开发和分布式集成的解决方案，不需要依赖spark分布式环境，即可实现分布式运行。
控制模块训练模型运行方式配置参数句柄模型建立模块方法和装置分布式运行学习系统分布式环境分布式集成离线开发训练结果返回申请

[发明专利]一种光储分布式能源管理系统的SOC预测方法及装置-CN202310406305.1在审
发明人：杨之乐;郭媛君;赵正源;陈云乔;吴承科;冯伟;王尧;邓蕴晔;刘潇 -专利权人：广东碳中和研究院（韶关）
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明涉及光伏发电领域，具体涉及一种光储分布式能源管理系统的SOC预测方法及装置。该方法及装置包括：采集光储分布式能源管理系统不同时段的特征数据，根据特征数据进行电量需求预测，获得第一初步预测需求电量；使用Informer深度学习预测模型根据特征数据预测需求电量，获得第二初步预测需求电量；使用深度学习GRU神经网络对特征数据进行特征提取，预测需求电量与真实电量之间的损失值，并结合第一初步预测需求电量及第二初步预测需求电量，预测出光储分布式能源管理系统的最终需求电量。本发明能够提高光储分布式能源管理系统需求电量预测模型的泛化性与准确率。
一种分布式能源管理系统 soc 预测方法装置

[发明专利]基于多智能体深度强化学习的车-站-网互动决策方法-CN202211702610.7在审
发明人：张剑;席燕军;王强;吉杨;张旭泽;孟凡杰;匙航;杨景禄 -专利权人：国网天津市电力公司;国家电网有限公司;国网天津市电力公司城南供电分公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及基于多智能体深度强化学习的车‑站‑网互动决策方法，通过采集充电站数据以及用户新能源汽车的数据；构建分布式部分可观测马尔科夫决策模型，并在分布式部分可观测马尔科夫决策模型中设置以用户用能成本、充电站峰谷差造成的惩罚和约束条件不满足造成的惩罚之和作为目标函数；使用多智能体强化学习BiCNet算法构建的分布式部分可观测马尔科夫决策模型进行集中训练和分布式执行，得到实际决策方法。
基于智能深度强化学习互动决策方法

[发明专利]一种分布式业务匹配序贯频谱接入决策方法-CN201911143968.9有效
发明人：姚昌华;刘鑫;党随虎 -专利权人：长江师范学院
申请日： 2019-11-20 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： H04W16/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种分布式业务匹配序贯频谱接入决策方法，包括如下步骤：获取目标系统并对目标系统进行初始化定义；计算用户的序贯检测次序的期望吞吐量；基于所述用户的序贯检测次序的期望吞吐量更新用户自身的序贯检测次序本发明采用基于分布式用户业务数据异构特征而进行分布式学习的系统优化方法，在信道接入方法中引入适当的本地合作机制，提出了一个业务驱动的本地合作分布式学习算法，以本地信息交互的较小代价渐进收敛到全局最优状态
一种分布式业务匹配频谱接入决策方法

[发明专利]一种分布式光纤传感系统的扰动快速鉴别方法及系统-CN202310056475.1有效
发明人：刘玉申;陶宇;董尧君;许人东;石明强;周迟 -专利权人：常熟理工学院;江苏亨通海洋光网系统有限公司
申请日： 2023-01-17 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G01H9/00 文献下载
摘要：本发明属于分布式光纤传感系统的信号处理技术领域，公开了一种分布式光纤传感系统的扰动快速鉴别方法及系统，包括：建立分布式光纤传感系统多回波光脉冲的低维稀疏表示模型；基于该低维稀疏表示模型构建特征字典，进行字典学习；构建基于时间窗口的数据压缩观测矩阵，得到分布式光纤传感系统在日常监测状态下的联合回波；基于噪声抑制阈值，重构经验扰动事件；设定突发扰动事件容限，通过残差与突发扰动事件容限的比较，判断是否存在突发扰动事件通过特征字典学习建立回波光谱脉冲信号的低维稀疏表示模型，并设计基于时间窗口选取的数据压缩观测矩阵，在压缩处理数据的同时对扰动事件进行有效的鉴别。
一种分布式光纤传感系统扰动快速鉴别方法

[发明专利]云计算分布式服务集群方法-CN202110418914.X在审
发明人：庄建友 -专利权人：杭州科技职业技术学院
申请日： 2021-04-19 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06F8/60 文献下载
摘要：本申请涉及基于云计算的分布式服务集群架构，更具体地涉及一种云计算分布式服务集群方法，其使用基于深度学习的自然语言理解技术来进行代码的拆分，以将软件的代码按照其语义信息拆分成多个独立的功能模块，以利于将传统的软件代码部署于按照云计算分布式服务集群架构中
计算分布式服务集群方法

[发明专利]主动配电网分布式电源协同优化运行方法及系统-CN202310865323.6在审
发明人：杨明;李鹏;黄诗颖;杨东华;管西洋;王秋实;于一潇;李梦林 -专利权人：山东大学
申请日： 2023-07-14 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： H02J3/38 文献下载
摘要：本发明提出了主动配电网分布式电源协同优化运行方法及系统，属于分布式电源协同优化运行技术领域，用于解决目前分布式电源优化运行的问题，包括：构建主动配电网“源‑储”协调运行优化模型；基于多智能体深度强化学习对所述模型求解，将所述模型中的主动配电网分区多智能体协同过程描述为马尔可夫博弈，并构建区域智能体；基于构建的区域智能体采用多智能体双延迟深层确定性策略梯度算法进行集中训练并实现分布式部署。在分布部署时，多智能体通过区域内自治、区域间协同来促进主动配电网内多类型分布式电源与分布式储能的协调互济，改善高比例分布式电源接入的问题，有效消纳可再生能源。
主动配电网分布式电源协同优化运行方法系统

[发明专利]分布式光伏资源出力曲线推演方法、系统、设备及介质-CN202310374894.X在审
发明人：庞宇航;张彤彤;王亚男;高凯强;丁慧霞;蒋炜;魏小钊;郭志民;赵健;刘昊;王心妍;朱莹;胡岸;何志敏;于海;彭林 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司;国网河南省电力公司电力科学研究院;国网河南省电力公司信息通信分公司;国网智能电网研究院有限公司
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：一种分布式光伏资源出力曲线推演方法、系统、设备及介质，方法包括构建加权无向时空图对分布式光伏资源之间的关系进行表征；求解加权无向时空图中各节点的时间特征；对加权无向时空图中各节点的时空特征进行提取，捕获时空特征中各节点的出力模式特征，将各节点的时间特征与出力模式特征拼接并输入多层全连接网络，利用全连接网络输出对应区域分布式光伏资源的出力预测值，绘制分布式光伏资源出力推演曲线。本发明综合利用多源数据，结合目标地域的气象、光照信息进行时间特征提取，基于图网络驱动的深度学习对目标地域光伏模块进行空间特征提取，并依据长期与短期的天气状况学习合适的映射关系，对分布式光伏资源未来的出力曲线进行准确推演
分布式资源出力曲线推演方法系统设备介质

[发明专利]一种抗差的分布式无功电压控制方法及装置-CN202310798310.1在审
发明人：吴文传;杨旭;孙树敏;王彬;刘昊天;蔺晨晖;于芃;邢家维 -专利权人：清华大学;国网山东省电力公司
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： H02J3/16 文献下载
摘要：本发明提出一种抗差的分布式无功电压控制方法及装置，属于电力系统运行控制技术领域。其中，所述方法包括：建立主动配电网分布式无功电压控制模型；通过构建主动配电网中每个控制区域分别对应的强化学习智能体，将分布式无功电压控制模型转化为马尔科夫博弈模型；对马尔科夫博弈模型进行优化，得到每个控制区域对应的适应量测不确定性的策略网络；利用策略网络输出对应控制区域的分布式无功电压控制动作，以实现所述主动配电网的分布式无功电压控制。本发明可应对实际主动配电网中的量测不确定性，在量测噪声甚至坏数据存在的情况下仍保持较好的电压控制效果，有效提升多智能体强化学习算法在无功电压控制领域的实用性。
一种分布式无功电压控制方法装置

[发明专利]一种基于联邦学习和权益选举的分布式共识方法及系统-CN202311058539.8在审
发明人：郑朝晖;王健翔;荣宝俊 -专利权人：苏州海加网络科技股份有限公司
申请日： 2023-08-22 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： H04L67/104 文献下载
摘要：本发明涉及基于联邦学习和权益选举的分布式共识方法及系统，属于分布式系统技术领域。包括提供分布式共识集群，初始状态下，分布式共识集群中包括一个领导者节点和多个跟随者节点，应用联邦学习机制为每一跟随者节点配置选举模型。当判断分布式共识集群中无准领导者节点时，跟随者节点主动运行选举模型，在预设选举时间内获得权益选举等待列队，权益选举等待列队中包括多个权益节点。
一种基于联邦学习权益选举分布式共识方法系统

[发明专利]基于禁忌搜索与深度稳定学习的光伏区域预测方法及装置-CN202210971067.4有效
发明人：李丹丹;刘瑞芳;李兆兴;董岸男 -专利权人：国能日新科技股份有限公司
申请日： 2022-08-15 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出一种基于禁忌搜索与深度稳定学习的光伏区域预测方法及装置，包括：S1、获取历史数据集：S2、气象预测模型订正：S3、聚类：根据出力相关性将所有分布式光伏站点划定为不同的区域；S4、建立转换模型：采用深度稳定学习网络，对每个区域建立气象‑光伏转换模型；S5、使用禁忌搜索算法得到优化的气象‑光伏转换模型；S6、进行区域分布式光伏的功率预测。本发明针对分布式光伏进行区域整体功率预测，可以体现各分布式光伏所在地的不同气象时序特征，可以有效避免集中式光伏和分布式光伏出力效率随着天气和使用寿命不同而不同的情况，可以有效地提升预测模型的稳定性和准确性
基于禁忌搜索深度稳定学习区域预测方法装置

[发明专利]机器学习模型的分布式训练方法、装置和系统-CN202110342282.3在审
发明人：陈宬;王艺霖;刘一鸣;杨俊;卢冕 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2021-03-30 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：提供一种机器学习模型的分布式训练方法、装置和系统。所述机器学习模型的分布式训练方法包括：确定训练样本集包含的高频特征，其中，所述训练样本集包含的特征为超高维稀疏特征；针对确定的高频特征，确定训练分发方案，其中，所述训练分发方案包括针对每个高频特征，指定包括该高频特征的训练样本将被分发到的特定的至少一个计算节点，其中，所述特定的至少一个计算节点是用于机器学习模型的分布式训练的多个计算节点中的一部分计算节点；针对分布式训练的每一次迭代训练，从存储训练样本集的存储器预读一个批次的训练样本，并根据所述训练分发方案，
机器学习模型分布式训练方法装置系统

[发明专利]机器学习模型的分布式训练方法、装置以及计算机设备-CN202010836317.4有效
发明人：黄浩;屈伟;侯浩祥 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-08-19 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种机器学习模型的分布式训练方法，由分布式节点集群的工作节点执行，分布式节点集群可通过云服务器实现，方法包括：获取多于一组的训练样本，根据机器学习模型当前的训练参数对每组训练样本分别进行处理，得到对应的参数梯度；基于与各组训练样本分别对应的参数梯度，确定当次的局部梯度；将当次的局部梯度传输至参数节点；传输的局部梯度用于指示参数节点基于分布式节点集群中各工作节点当次分别传输的局部梯度确定当次的全局梯度，并根据当次的全局梯度更新训练参数；从参数节点处获取更新后的训练参数，基于更新后的训练参数继续对机器学习模型进行模型训练，直至满足训练结束条件时结束训练。
机器学习模型分布式训练方法装置以及计算机设备

[发明专利]基于分布式深度学习的医学影像智能分析系统-CN202110268700.9有效
发明人：田捷;董迪;王思雯;胡振华;胡朝恩;杨鑫 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2021-03-12 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明属于深度学习、医学影像智能分析领域，具体涉及一种基于分布式深度学习的医学影像智能分析系统，旨在解决现有医学影像智能分析系统因无法共享医疗数据导致的模型训练困难、分类精度低、泛化能力差的问题。本发明系统包括：设置于N个医疗中心的服务端、一个设置于远程服务器的中心客户端，服务端与中心客户端通过通讯链路连接；服务端包括图像获取模块，配置为获取医学影像并进行图像预处理；中心客户端包括分布式模型训练与调度模块，配置为通过分布式的方式训练深度神经网络模型并集中调度各分布式的深度神经网络模型以进行模型迭代。本发明避免了医疗数据共享，简化了多中心模型训练的难度，并提高了深度学习模型的分析精度和泛化能力。
基于分布式深度学习医学影像智能分析系统

[发明专利]变电站分布式无线网中数据安全和资源分配联合优化方法-CN202010912048.5有效
发明人：陆国生;田霖;林睿;陈保豪;朱一峰;刘淼;茹正辉 -专利权人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司
申请日： 2020-09-02 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明提出一种变电站分布式无线网中数据安全和资源分配联合优化方法，解决了如何同时保证变电站分布式无线系统中的数据安全性及最优资源分配的问题，本发明首先将分散的变电站构成的分布式系统作为区块链来存储变电站的通信数据，保证数据的安全性，基于拜占庭容错协议达成数据的一致性，根据拜占庭容错协议的请求、预准备、准备、提交和响应流程，设计数据达成一致性过程中所消耗的通信时延参数，以系统的吞吐量函数达到最大化为深度强化学习目标，采用深度强化学习进行学习训练，使系统的吞吐量及通信时延均达到最优，实现由变电站形成的分布式系统的通信通道资源、区块链区块数量和容量的最优分配的同时，降低通信时延的目的。
变电站分布式无线数据安全资源分配联合优化方法