隐私增强型联邦决策方法、装置、系统和存储介质
授权
摘要
本发明提供隐私增强型联邦决策方法、装置、系统和存储介质,提出了一种在保证数据终端数据隐私性的条件下训练全局决策模型的方式,每个联邦数据终端向联邦协调器报告本地决策模型信息,联邦协调器利用联邦数据终端上报的本地决策模型信息实现全局决策模型的训练,训练好的全局决策模型可以实现对联邦数据终端之间的决策进行协调,如协调联邦数据终端的决策顺序或者协调联邦数据终端是否需要加入到决策任务中去,不仅解决了跨数据终端协调的困难的问题,还提高了数据终端内部决策的准确度,数据终端具有自适应联邦决策模型使用方式,大大提高了联邦数据终端决策的灵活性。
基本信息
专利标题 :
隐私增强型联邦决策方法、装置、系统和存储介质
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN113850396A
申请号 :
CN202111140252.0
公开(公告)日 :
2021-12-28
申请日 :
2021-09-28
授权号 :
CN113850396B
授权日 :
2022-04-19
发明人 :
顾仁涛刘海玉张晓雅李韫瑄纪越峰
申请人 :
北京邮电大学
申请人地址 :
北京市海淀区西土城路10号
代理机构 :
北京挺立专利事务所(普通合伙)
代理人 :
高福勇
优先权 :
CN202111140252.0
主分类号 :
G06N20/20
IPC分类号 :
G06N20/20 H04L12/721 G06F21/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N20/20
•集成学习
法律状态
2022-04-19 :
授权
2022-01-14 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 20/20
申请日 : 20210928
申请日 : 20210928
2021-12-28 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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