公开(公告)号：CN117320037A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311240806.3

申请日：2023-09-25

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 袁晓铭 ,  张文远 ,  杨佳雨 ,  罗震宇 ,  苏静怡 ,  徐泽瑞

IPC: H04W24/02 ,  H04W28/08 ,  H04W4/44 ,  G06F18/23

Abstract: 本发明公开了6G车联网中改进的DBSCAN算法与多对多匹算法的任务卸载机制，属于车联网技术领域，设计了一个改进的基于密度的空间应用噪声聚类算法，以涉及更多分散的车辆进行聚类，采用了一个多对多的匹配算法来配对车辆和辅助MEC服务器，还设计了基于多智能体的任务卸载机制来减少延迟并提高资源利用效率。本发明提出的改进的DBSCAN算法克服了参数选择的敏感性，不需要特别精准的参数设置，可以在密度不均匀的数据集上表现良好，克服了车辆密度对聚类结果的影响，并且本发明提出的多对多匹配机制提高了车辆剩余计算资源的利用率并且极大的缓解了边缘服务器的压力，同时保证高优先级任务优先进行计算。

公开(公告)号：CN117370804A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311338426.3

申请日：2023-10-17

Applicant: 东莞市松山湖中心医院(东莞市石龙人民医院、东莞市第三人民医院、东莞市心血管病研究所) ,  东北大学秦皇岛分校

Inventor： 崔业佳 ,  袁晓铭 ,  徐泽瑞 ,  苏静怡 ,  高培森 ,  蒲荣 ,  赖秀红

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06F21/62 ,  G16H10/60 ,  G16H50/70

Abstract: 本发明公开了一种基于联邦区块链的医疗数据分析用可扩展个性化异构方法，设计基于不同任务类型的可拓展的联邦区块链模型，采用加入差分隐私的FedProx算法建立训练模型，加入近端项以限制本地模型相对于全局模型的偏离程度，又允许结点进行"不精确"本地训练，以解决系统异构及统计异构问题；并且，将联邦学习算法与差分隐私结合，在本地数据集及上传模型参数时加入高斯白噪声，在区块链中，采用委员会共识机制，以达到对投毒攻击、模型梯度倒推、恶意结点攻击、中心服务器攻击的防御，利用模型相似度个性化训练，选取与本地模型梯度相似度高的其他结点进行动态聚簇，在簇内进行模型聚合，实现本地模型的个性化，同时有利于模型收敛。