公开(公告)号：CN117010483A

公开(公告)日：2023-11-07

申请号：CN202311038551.2

申请日：2023-08-17

Applicant: 华北电力大学 ,  国网山东省电力公司经济技术研究院

Inventor： 李建彬 ,  李何筱 ,  郭宜果 ,  付一木 ,  杨夯 ,  吴思行 ,  张务卿

IPC: G06N3/098 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06N3/042 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明提出一种用于分布式负荷预测的联邦学习安全聚合方法及系统，采用LSTM算法模型作为基础训练模型，参与者从中心服务器接收初始化的模型参数，并使用本地数据训练局部模型；参与者将训练更新后的局部模型参数上传到中央服务器；中央服务器利用基于模型参数相似度确定近似全局模型参数，并利用基于距离的加权方法进行全局模型参数的聚合，然后将全局模型参数分配给参与者局部模型进行下一轮的训练。本发明提出的方法及系统确保每个负荷参与方不必共享其本地数据，保护了敏感信息的隐私；通过消除恶意局部模型对全局模型的干扰，并且扩大每个负荷数据参与方的样本数据空间，保证了中心模型的准确性和有效性，从而提高模型预测精度。

公开(公告)号：CN114862588A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202210661014.2

申请日：2022-06-13

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 李建彬 ,  李何筱 ,  李敬豪 ,  成娜 ,  徐亚 ,  张务卿 ,  张恒洋

IPC: G06Q40/04 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种面向区块链交易行为的异常检测方法，获取区块链中以太坊交易记录数据，包括交易双方地址、交易金额、交易时间，将交易地址进行正常地址和异常地址的区分，并将获取的数据划分为训练集和测试集；将获取的交易记录构造成交易网络图，并把交易网络图转化成邻接矩阵；使用基于时间加权多通道游走的交易网络嵌入模型，将邻接矩阵作为输入，从中提取出特征序列向量；将得到的特征序列向量作为输入，对应的对交易地址的区分结果作为输出，对CNN分类器进行训练以得到检测模型；利用得到的检测模型对区块链交易中的异常交易进行检测。