发明专利已授权

基于联邦学习的注意力机制聚合优化系统

📄 申请号：CN202211310459.2 📄 发布日：2025/11/16

著录项目信息

申请日

2022-10-25

公开号

CN115481735B

公开日

2025-08-08

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_098

IPC 分类号

G06N3_098 , G06N3_048 , G06F18_213 , G06F18_23 ,

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习注意力机制模型聚合

应用场景

隐私保护机器学习, 分布式人工智能, 智慧医疗, 金融风控, 边缘计算

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摘要

本发明涉及基于联邦学习的注意力机制聚合优化系统，属于计算机领域。针对于联邦学习中普遍存在的数据异构不平衡问题，需解决两个关键难点(1)保持数据子集分布结构和重要的样本信息；(2)解决数据子集边界过拟合。本发明提出了一种基于注意力机制的聚合优化算法AMAOP。为有效解决数据异构问题，AMAOP针对两个难点分别设计了混合域注意力模块HDAM和基于密度的分组聚类模块DBSCAN。DBSCAN采用多维算法处理HDAM的多维权重完成分组操作，解决训练过程中的边界过拟合问题。本发明能够有效减少数据不平衡问题对于联邦学习网络的影响。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

OTFS系统无保护带嵌入式导频辅助的信道估计方法

当前第 / 件

一种森林火灾中面向移动节点的避障无人机数据收集方法

同领域国内专利 · IPC: (G06N3_098)

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