发明专利 已授权

一种联邦学习激励方法、系统、介质、设备、终端及应用

📄 申请号:CN202310576381.7 📄 发布日:2026/11/03

著录项目信息

申请日
2023-05-17
公开号
CN117010525B
公开日
2026-05-19
申请人
浙江师范大学
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

分布式机器学习, 数据隐私保护, 联邦学习平台, 边缘计算, 数据共享与流通

摘要

本发明属于联邦学习系统优化技术领域,公开了一种联邦学习激励方法、系统、介质、设备、终端及应用,构建基于连续零行列式策略的联邦学习系统,量化设备和服务器的策略,计算效用函数与预期效用;利用连续策略场景下的零行列式策略,控制联邦学习参与设备与服务器的预期收益满足线性关系;以联邦学习社会福利最大化为最优目标,保证仅在设备与服务器充分合作的情况下才能使得效用最大化;求解优化问题,并根据找到的最优策略完成联邦学习激励机制算法的设计。本发明能够吸引移动设备参与并贡献其高精度数据,显著改善计算复杂度和完成联邦学习的时间,有利于自适应地激励联邦学习参与者的贡献,完成联邦学习模型训练任务并设计最优响应策略。

常见问题

这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN117010525B

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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

同领域国内专利 · IPC: (G06N20_00)

G06N20_00 G06N20_10 G06N20_20 覆盖3个领域
议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:9 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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