公开(公告)号：CN115910376A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211510066.6

申请日：2022-11-29

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 钟红建 ,  骆冰清 ,  夏彬

IPC: G16H50/80 ,  G06N20/00 ,  G06N5/04 ,  H04W4/80 ,  H04W12/00 ,  H04W12/03 ,  H04L9/00

Abstract: 本发明属于接触检测技术领域，具体地说，是一种基于联邦强化学习的密接检测系统及检测方法，系统具体分为边缘用户终端及中心云服务端两部分，方法包括密接检测系统训练和密接检测系统使用两部分，本发明能够做到在联邦学习环境下，用户之间通过蓝牙信号传输的接触数据始终保存在边缘用户终端，保护了用户数据及隐私安全；通过利用循环神经网络学习蓝牙密接信号与距离之间的关联性，学习得到密接时间推断模型，通过输入蓝牙信号序列数据得到不同距离区间下的密接时间；本发明基于强化学习的参数融合方法通过使用多agent强化学习方法，学习在联邦学习环境参数融合过程中边缘用户终端的权重选择，保证了在不同训练场景下能得到最大的模型精度。