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基于联邦机器学习算法与云端反馈的组合服务评估方法与系统

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本发明公开了一种基于联邦机器学习算法与云端反馈的组合服务评估方法与系统，包括分布在不同地址的多个设备(1)、云端联邦机器学习服务器(2)、联邦数据训练模块(5)和全局数据存储模块(9)；将所述设备(1)分成数个分组(13)，每个所述分组(13)包括一定数量的所述设备(1)，每个所述设备(1)包括数据预处理模块(3)、数据传感模块(6)、单机存储模块(7)和数据读取模块(11)；所述云端联邦机器学习服务器(2)分别和联邦数据训练模块(5)和全局数据存储模块(9)数据通信连接。本发明通过采用分组联邦学习的模式，采用分组，利用小分组的计算能力小，对数据运行能力小的部分，放在小分组中，而数据运算能源需求高的计算部分，放在云端，从而可以利用运算能力更强的本地数据运输模块去进行最后大型运算需求的部分，提供更加优质和高效的模型构建方法和系统。

著录项

公开/公告号CN112884163A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-06-01

原文格式PDF
申请/专利权人中国地质大学(北京);
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申请/专利号CN202110289049.3
发明设计人邢廷炎;施凯阳;周长兵;
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申请日2021-03-18
分类号G06N20/00(20190101);G06N3/08(20060101);G06K9/62(20060101);
代理机构11715 北京君莫知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人崔云鹤
地址 100083 北京市海淀区学院路29号
入库时间 2023-06-19 11:11:32

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-06-23

授权

发明专利权授予

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