一种基于联邦学习的机器人控制方法

    公开(公告)号:CN114800545B

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202210230205.3

    申请日:2022-03-09

    Abstract: 本发明提供一种基于联邦学习的机器人控制方法,包括如下步骤:A、聚合节点向各本地节点发送训练请求;B、本地节点利用当前所积累的运行数据在本地模型进行训练,并将训练所得数据发送至聚合节点;C、若聚合计算次数n=1,则计算全模型及对应于该全模型的全准确率,并进入步骤D;若n>N+1,则进入步骤E;D、聚合节点将所有本地节点划分为重要节点和非重要节点,并进入步骤A;E、聚合节点根据重要节点的数据进行聚合计算,并进入步骤F;F、第二周期T2后,需要时向聚合节点发送更新请求,进入步骤A。本发明能够保证机器人的工作精度始终保持在一个较高的水平,且能够在保证本地模型精度的前提下,减少聚合计算过程中计算资源的开销及通讯开销。

    一种可保护数据安全的区块链系统及其数据处理方法

    公开(公告)号:CN112699413A

    公开(公告)日:2021-04-23

    申请号:CN202110075331.1

    申请日:2021-01-20

    Abstract: 本发明提供一种可保护数据安全的区块链系统的数据处理方法,包括如下步骤:区块链系统初始化;用户上传的敏感数据记录在智能合约模块的存储模块内;数据收集者发起数据发布请求;差分隐私模块计算存储模块内当前数据的敏感度,并根据敏感度对敏感数据加上满足拉普拉斯分布的随机噪声,得到输出数据;输出优化模块根据被请求发布的数据情况设置上限值、下限值和临界值,优化输出数据;智能合约模块的差分隐私模块利用查询函数对优化后的输出数据进行查询,并查询结果反馈至数据收集者。本发明还提供一种区块链系统。本发明将差分隐私模块集成在智能合约模块内,更好的保护用户数据隐私,且能够对极端情况下的输出进行优化,减少大规模统计分析的误差。

    一种基于联邦学习的机器人控制方法

    公开(公告)号:CN114800545A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210230205.3

    申请日:2022-03-09

    Abstract: 本发明提供一种基于联邦学习的机器人控制方法,包括如下步骤:A、聚合节点向各本地节点发送训练请求;B、本地节点利用当前所积累的运行数据在本地模型进行训练,并将训练所得数据发送至聚合节点;C、若聚合计算次数n=1,则计算全模型及对应于该全模型的全准确率,并进入步骤D;若n>N+1,则进入步骤E;D、聚合节点将所有本地节点划分为重要节点和非重要节点,并进入步骤A;E、聚合节点根据重要节点的数据进行聚合计算,并进入步骤F;F、第二周期T2后,需要时向聚合节点发送更新请求,进入步骤A。本发明能够保证机器人的工作精度始终保持在一个较高的水平,且能够在保证本地模型精度的前提下,减少聚合计算过程中计算资源的开销及通讯开销。

    一种可保护数据安全的区块链系统及其数据处理方法

    公开(公告)号:CN112699413B

    公开(公告)日:2022-07-01

    申请号:CN202110075331.1

    申请日:2021-01-20

    Abstract: 本发明提供一种可保护数据安全的区块链系统的数据处理方法,包括如下步骤:区块链系统初始化;用户上传的敏感数据记录在智能合约模块的存储模块内;数据收集者发起数据发布请求;差分隐私模块计算存储模块内当前数据的敏感度,并根据敏感度对敏感数据加上满足拉普拉斯分布的随机噪声,得到输出数据;输出优化模块根据被请求发布的数据情况设置上限值、下限值和临界值,优化输出数据;智能合约模块的差分隐私模块利用查询函数对优化后的输出数据进行查询,并查询结果反馈至数据收集者。本发明还提供一种区块链系统。本发明将差分隐私模块集成在智能合约模块内,更好的保护用户数据隐私,且能够对极端情况下的输出进行优化,减少大规模统计分析的误差。

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