公开(公告)号：CN119067197A

公开(公告)日：2024-12-03

申请号：CN202410975858.3

申请日：2024-07-19

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 杜军平 ,  范记平 ,  管泽礼 ,  薛哲

IPC: G06N3/098 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0895 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/23 ,  G06F18/214 ,  H04L67/10 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明提供一种基于聚合策略的事件检测模型联邦训练系统和方法，客户端使用本地训练集对本地的事件检测模型进行训练，得到训练后的事件检测模型，并将事件检测模型对应的模型参数发送至服务器；服务器接收到客户端发送的模型参数后，基于各个客户端对应的聚合权重，对模型参数进行模型参数聚合，得到全局事件检测模型参数，并将全局事件检测模型参数发送至各个客户端；各个客户端接收全局事件检测模型参数，使用全局事件检测模型参数更新事件检测模型并存储；在未完成预设训练轮次的情况下，各个客户端执行下一轮次的模型训练；能够解决一个机构只能掌握少量的数据，不同机构不能共享数据，导致缺乏训练数据，从而导致事件检测的性能较低的问题。