发明专利已授权

基于自适应个性化联邦学习的车联网隐私保护轨迹预测方法

📄 申请号：CN202510048789.6 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2025-01-13

公开号

CN119961974B

公开日

2025-11-28

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F21_62

IPC 分类号

G06F21_62 , G06N3_098 ,

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习轨迹预测隐私计算

应用场景

车联网, 智能交通, 自动驾驶, 交通管理, 位置服务

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

一种基于自适应个性化联邦学习的车联网隐私保护轨迹预测方法，将真实场景车辆轨迹数据集进行非独立同分布划分，模拟车联网中本地数据异构和不平衡现象，并将非独立同分布数据分配至各本地车辆；利用各本地车辆分配的轨迹数据对局部模型进行本地训练，得到各个局部模型的梯度数据并更新本地局部模型；各边缘车辆通过路边单元上传局部模型的梯度数据，并进行全局模型自适应优化聚合更新全局模型；通过路边单元进行广播以下发更新后的全局模型，本地车辆根据个性化规则更新个性化局部模型；重复步骤2至4设定次数，以得到最终的全局模型和个性化局部模型，利用验证集对局部模型进行验证。本发明预测精度高，通信成本低，联邦学习训练效率高。

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

一种面向领域泛化任务的跨域数据增强方法

当前第 / 件

2-二甲胺基-6-苯甲胺基取代的三嗪类化合物的制备方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F21_62)

G06F21_10 G06F21_12 G06F21_14 G06F21_16 G06F21_24 G06F21_30 G06F21_31 G06F21_32 G06F21_33 G06F21_34 G06F21_36 G06F21_41 G06F21_44 G06F21_45 G06F21_46 G06F21_50 G06F21_51 G06F21_52 G06F21_53 G06F21_54 G06F21_55 G06F21_56 G06F21_57 G06F21_60 G06F21_62 G06F21_64 G06F21_71 G06F21_72 G06F21_73 G06F21_74 G06F21_75 G06F21_76 G06F21_78 G06F21_79 G06F21_80 G06F21_81 G06F21_83 G06F21_84 G06F21_85 G06F21_86 G06F21_88 覆盖41个领域

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