发明专利 已授权

一种基于联邦学习的多标签数据聚类分割方法、系统、装置及存储介质

📄 申请号:CN202411029018.4 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2024-07-30
公开号
CN119339071A
公开日
2025-01-21
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

技术画像

应用场景

隐私计算, 分布式机器学习, 多标签分类, 数据挖掘, 图像分割

摘要

本发明公开了一种基于联邦学习的多标签数据聚类分割方法、系统、装置及存储介质,中央服务器对原始多标签数据集提取图像特征,并与图像的多标签信息拼接成特征向量,中央服务器对多标签数据集根据特征向量进行聚类处理,根据全局参数设置的分布类型以及聚类结果与联邦客户端数量,将数据集划分为遵循该分布类型的数据并分配给各个联邦客户端。对每个客户端的数据进行图像预处理,分割为训练集和测试集,并保存配置信息以及训练集与测试集划分,完成多标签数据聚类分割。本发明通过聚类算法为联邦学习模拟仿真多标签分类任务,提供了实验所需的各种数据分布情况,为联邦学习中处理多标签数据集的数据分割问题提供了有效的解决方案。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN119339071A

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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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