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公开(公告)号：CN114912581A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210495225.3
申请日：2022-05-07
Applicant: 奇安信科技集团股份有限公司 , 华北电力大学
Abstract: 本发明提供一种检测模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质，涉及互联网技术领域，其中方法包括：接收服务器发送的当前通信轮次的全局模型参数；基于所述当前通信轮次的全局模型参数更新本地检测模型，得到更新后的本地检测模型的检测准确度和当前本地模型参数；在确定所述检测准确度大于或等于准确度阈值时，向所述服务器发送目标参数；所述目标参数用于所述服务器更新所述当前通信轮次的全局模型参数；所述目标参数包括所述当前本地模型参数，可以减少恶意或者性能不佳的本地模型对全局检测模型的影响，使得全局检测模型更偏向于性能好的本地检测模型，从而提高了全局检测模型的检测性能。
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公开(公告)号：CN114710296B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210532876.5
申请日：2022-05-17
Applicant: 奇安信科技集团股份有限公司 , 北京理工大学
Abstract: 本申请提供网络安全事件的处理方法和系统、区块链平台、电子设备和存储介质。该方法用于区块链平台，区块链平台中部署有权限控制合约，且区块链平台能够与多个事件处理节点进行通信，该方法包括：获取网络安全事件的处理请求，其中，处理请求中携带有目标事件处理节点的节点标识，目标事件处理节点为的多个事件处理节点中，请求对网络安全事件进行处理的事件处理节点；根据节点标识以及权限控制合约，确定目标事件处理节点的处理权限，以使目标事件处理节点根据处理权限对网络安全事件进行处理。由于在确定处理权限时，利用了部署于区块链平台的权限控制合约，因此能够提高事件处理节点间信息共享及传输的流畅性，提高网络安全事件的处理效率。
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公开(公告)号：CN114710296A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210532876.5
申请日：2022-05-17
Applicant: 奇安信科技集团股份有限公司 , 北京理工大学
Abstract: 本申请提供网络安全事件的处理方法和系统、区块链平台、电子设备和存储介质。该方法用于区块链平台，区块链平台中部署有权限控制合约，且区块链平台能够与多个事件处理节点进行通信，该方法包括：获取网络安全事件的处理请求，其中，处理请求中携带有目标事件处理节点的节点标识，目标事件处理节点为的多个事件处理节点中，请求对网络安全事件进行处理的事件处理节点；根据节点标识以及权限控制合约，确定目标事件处理节点的处理权限，以使目标事件处理节点根据处理权限对网络安全事件进行处理。由于在确定处理权限时，利用了部署于区块链平台的权限控制合约，因此能够提高事件处理节点间信息共享及传输的流畅性，提高网络安全事件的处理效率。
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公开(公告)号：CN116341688A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211699464.7
申请日：2022-12-28
Applicant: 北京大学 , 奇安信科技集团股份有限公司 , 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G06N20/20 , G06F18/214
Abstract: 本公开涉及一种平衡各方调查数据差异的纵向联邦学习方法及系统，属于联邦学习技术领域。该方法包括：确定参与共同训练模型的模型结构，并初始化模型参数；基于本地数据对参与共同训练模型进行训练，得到本地训练模型及相应的模型参数集合；通过节点之间的数据交互，获取其他节点经过本地训练后改动的模型参数集合；基于模型参数集合中每一位置上的参数类型，从所有本地训练模型选出需要联邦学习模型，并将其他的本地训练模型作为对应节点的最终模型。本发明可以解决纵向联邦学习模型的可接受度不高问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116245195A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211711793.9
申请日：2022-12-29
Applicant: 北京大学 , 奇安信科技集团股份有限公司 , 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G06N20/00 , G06F18/214
Abstract: 本公开涉及一种少量数据训练的联邦元学习方法、服务端及电子设备，属于联邦学习技术领域。该方法包括：将目标任务发送给参与联邦学习的节点，以使各节点根据目标任务生成至少一个相似的子任务j，且基于子任务j对本地数据集进行划分，得到数据集Di,j；将待训练模型gt发送给参与联邦学习的节点，以使各节点利用数据集Di,j对待训练模型gt训练之后，基于所有训练结果生成模型接收各节点发送的模型并基于模型生成待训练模型gt+1；基于待训练模型gt+1不满足目标任务的需求的情况下，进行下一轮的训练；在待训练模型gt+1满足目标任务的需求的情况下，输出待训练模型gt+1。本发明可以让节点在仅具备少量数据下也能参与联邦学习训练。
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公开(公告)号：CN109993351A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910195809.7
申请日：2019-03-14
Applicant: 国网冀北电力有限公司经济技术研究院 , 华北电力大学
Abstract: 本发明属于电网整体测算技术领域，本发明提供了一种判断电网投资最优化的方法，包括：判断历史数据外推；计算影响电网投资总规模的关键因子；计算多情景投入规模测算总因子。利用本发明提供的方法，能对投资规模进行准确的测算并给出较为可靠的数据，有利于全面的对电网企业投资规模进行预测。
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公开(公告)号：CN109950898A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910191352.2
申请日：2019-03-14
Applicant: 国网冀北电力有限公司经济技术研究院 , 华北电力大学
Inventor： 朱正甲 , 李顺昕 , 刘志雄 , 李莉 , 宋堃 , 李海滨 , 孙海波 , 梁吉 , 汪鸿 , 皇甫成 , 李博彤 , 陈建华 , 马蕊 , 刘娟 , 朱全友 , 聂文海 , 杨金刚 , 岳云力 , 李笑蓉 , 单体华 , 丁健民 , 杨莘博
Abstract: 本发明提供了一种计算局部电网所处阶段的方法，包括：计算局部电网所处阶段数值；计算局部电网所处阶段辅助值；计算局部电网所处阶段数值。本发明的方法能提升电网企业投资效率、实现精准化投资、促进管理方式和手段与发展阶段相吻合、推动电网企业稳定发展。
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公开(公告)号：CN109685277A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811621870.5
申请日：2018-12-28
Applicant: 国网冀北电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学 , 国网冀北电力有限公司
Inventor： 汲国强 , 皇甫成 , 刘娟 , 陈建华 , 李顺昕 , 岳云力 , 李笑蓉 , 单体华 , 丁健民 , 牛东晓 , 朱全友 , 聂文海 , 史智萍 , 张欣岩 , 赵伟博 , 秦砺寒
Abstract: 本申请公开了一种用电量预测方法及装置，该方法包括：获取影响目标区域用电量的关键参数的参数值；将关键参数的参数值输入预测模型中，得到目标区域中用电量的预测值，其中，预测模型通过粒子群算法对支持向量机的参数进行优化后得到。本申请可以提高用电量预测的精度。
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公开(公告)号：CN108320053A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201810065154.7
申请日：2018-01-23
Applicant: 国网冀北电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网公司 , 华北电力大学 , 国网冀北电力有限公司
Inventor： 汲国强 , 汪鸿 , 刘娟 , 皇甫成 , 陈建华 , 李顺昕 , 岳云力 , 李笑蓉 , 丁健民 , 单体华 , 牛东晓 , 朱全友 , 聂文海 , 史智萍 , 戴舒羽 , 宋宗耘 , 秦砺寒 , 霍菲阳 , 侯喆瑞 , 何慧 , 赵微 , 运晨超
Abstract: 本发明公开了一种区域用电量预测方法、装置及系统，其中，区域用电量预测方法包括：筛选出对目标区域用电量影响的关键经济指标；将所述关键经济指标作为输入数据输入至预测模型中，预测目标区域用电量。本技术方案采用改进的蝙蝠算法对SVM进行参数优化，以实现收敛速度快、全局最优、预测精度高的目标。
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