一种基于马尔可夫随机场的联邦学习方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110345776.7
IPC分类号：G06F30/13;G06F30/27;G06K9/62;G06F111/08
申请日期：
2021-03-31
申请人：
南京信息工程大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于马尔可夫随机场的联邦学习方法
申请号	CN202110345776.7	申请日期	2021-03-31
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-06-08	公开/公告号	CN112926126A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F30/13	IPC分类号	G;0;6;F;3;0;/;1;3;;;G;0;6;F;3;0;/;2;7;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;F;1;1;1;/;0;8查看分类表>
申请人	南京信息工程大学	申请人地址	江苏省南京市江北新区宁六路219号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京信息工程大学	当前权利人	南京信息工程大学
发明人	李姚根;胡凯;吴佳胜;陆美霞;庞子超;李凌霄
代理机构	南京苏高专利商标事务所（普通合伙）	代理人	王安琪

摘要

本发明公开了一种基于马尔可夫随机场的联邦学习方法，利用联邦学习将用户在不同设备的存储的声纹特征、智能设备拍摄异常照片等特定情形，设置一键紧急呼救等报警信息，共同建立本地模型传输到云端，在确保用户隐私不泄露的前提下，将各个设备参数加入到马尔科夫随机场概率图模型G(V，E)，最后上传到云端建立出一个泛化性能高的全局模型。本发明在马尔可夫随机场的加入下，使得联邦建模的参数得到进一步优化，并举例将联合建模的模型应用到家用智能家居上。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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