发明专利 已授权

基于合同理论激励机制的联邦学习方法、系统及装置

📄 申请号:CN202310765709.X 📄 发布日:2026/06/12

著录项目信息

申请日
2023-06-27
公开号
CN116862016A
公开日
2023-10-10
申请人
广东工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

医疗健康, 金融服务, 智能制造, 物联网, 智慧城市

摘要

本发明公开了一种基于合同理论激励机制的联邦学习方法、系统及装置,该方法包括:获取初始模型参数;接收经过终端设备训练后的局部模型;对局部模型进行聚合并将聚合后的局部模型发送至其他接入点,进行全局模型参数的更新;将更新后的全局模型下发至终端设备并进行迭代学习,判断到满足迭代完成条件;将最终模型发送至边缘云服务器。该系统包括:接入点、边缘服务器和终端设备。该装置包括存储器以及用于执行上述基于合同理论激励机制的联邦学习方法的处理器。通过使用本发明,将边缘云服务器的全局聚合的任务分散给与其连接的所有接入点完成,可以缓解边缘云服务器的处理局部模型的压力。本发明可广泛应用于联邦学习领域。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN116862016A

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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G06N20_00 G06N20_10 G06N20_20 覆盖3个领域
议价
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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:116 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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