一种基于分层自适应的联邦学习方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN113705634B

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202110921298.X

    申请日:2021-08-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于分层自适应的联邦学习方法、装置、设备及介质,所述方法包括以下步骤:将待训练模型划分为浅层模型和深层模型;对浅层模型和深层模型进行同步联邦训练,获得训练好的浅层模型和深层模型;将训练好的浅层模型和深层模型进行拼接,完成所述基于分层自适应的联邦学习。本发明的联邦学习方法,能够统筹考虑并解决上述模型性能问题、通讯成本问题和数据隐私问题,经实验验证,本发明的联邦学习方法与其他方法对比,在保证较高模型性能的同时,保持了较低的通讯量,同时提供数学严格的隐私保护。

    一种真空灭弧室的纳秒连续脉冲老炼装置及其方法

    公开(公告)号:CN102426954A

    公开(公告)日:2012-04-25

    申请号:CN201110366131.8

    申请日:2011-11-17

    Abstract: 本发明涉及一种真空灭弧室的纳秒连续脉冲老炼装置及其方法,该装置包括控制系统、直流电源、储能单元、形成网络、触发单元和控制开关部分;控制系统连接至直流电源和触发单元,直流电源输出端连接储能单元,触发单元连接控制开关,储能单元和形成网络连接,形成网络通过限流单元对真空灭弧室输出脉冲电压;控制单元连接至储能单元上;真空灭弧室的下部设调节装置。本发明的方法通过调整单次放电过程的能量,并控制单位时间内的放电次数,实现老炼程度及老炼趋势的控制,提高真空灭弧室的老炼均匀度。本发明采用纳秒级连续脉冲源作为真空灭弧室的老炼电源。通过控制单脉冲放电能量、连续脉冲的重复频率和作用时间,达到真空灭弧室的最佳老炼效果。

    联邦学习梯度攻击防御方法、系统、设备及介质

    公开(公告)号:CN115222057A

    公开(公告)日:2022-10-21

    申请号:CN202210569676.7

    申请日:2022-05-24

    Abstract: 本发明公开了一种联邦学习梯度攻击防御方法、系统、设备及介质,包括:利用本地数据对模型进行训练,得到本地模型,计算得到本地梯度;获联邦学习的压缩阈值,计算得到梯度掩码矩阵;根据梯度掩码矩阵,对本地梯度进行压缩,得到压缩后的梯度;对更新后的梯度掩码矩阵,添加噪声,得到添加有噪声的梯度掩码矩阵;根据压缩后的梯度和所述添加有噪声的梯度掩码矩阵,得到添加有噪声的梯度;对添加有噪声的梯度,执行聚合算法,得到全局梯度;根据全局梯度,对本地模型进行更新,并开始下一轮模型训练;本发明结合差分隐私技术,利用添加有噪声的梯度能够有效防止梯度攻击;通过全局矩阵,实现对添加的噪声量的控制,有效提高了模型的精度。

    一种带有固定断口的真空灭弧室

    公开(公告)号:CN104145318A

    公开(公告)日:2014-11-12

    申请号:CN201280057122.3

    申请日:2012-03-02

    CPC classification number: H01H33/662 H01H33/66261 H01H2033/66284

    Abstract: 一种带有固定断口的真空灭弧室,可以与操动机构组成真空负荷开关、真空接触器或者真空断路器,包括由绝缘外壳、动端端盖和静端端盖组成的内部为真空状态的密闭空间,密闭空间内配置有可动断口和由屏蔽罩构成的固定断口,所述可动断口由一对动静触头组成,用于承载额定电流,并用于切断容性负荷完成真空灭弧室的分断性能;所述固定断口由一对固定于动端端盖和静端端盖上的屏蔽罩组成,当组成可动断口的动静触头达到满开距位置时,便进入到组成固定断口的屏蔽罩内部,此时容性电流开断后的直流性质的恢复电压就由固定断口承担,从而实现真空灭弧室的绝缘性能;本发明可有效减少真空灭弧室容性电流开断重击穿概率。

    适用于容性电流开断的真空灭弧室复合触头结构及灭弧室

    公开(公告)号:CN103515139A

    公开(公告)日:2014-01-15

    申请号:CN201310438602.0

    申请日:2013-09-23

    Abstract: 适用于容性电流开断的真空灭弧室复合触头结构及灭弧室,复合触头结构由动导电杆和静导电杆组成的一对动静导电杆和分别固定于动导电杆和静导电杆近端顶端的动端触头和静端触头组成;动端触头由动端触头材料B及固定于动端触头材料B上方的和其材料不同的动端触头材料A组成,动端触头材料A覆盖动端触头材料B部分面积;静端触头由静端触头材料B及固定于静端触头材料B上方的和其材料不同的静端触头材料A组成,静端触头材料A覆盖静端触头材料B部分面积;合闸过程中,预击穿发生在动端触头材料A和静端触头材料A间;分闸过程中,主要由动端触头材料B和静端触头材料B来开断电流;本发明实现了真空灭弧室触头结构抗熔焊性能和开断性能的分开,从而保证了触头间的绝缘强度。

    一种基于分层自适应的联邦学习方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN113705634A

    公开(公告)日:2021-11-26

    申请号:CN202110921298.X

    申请日:2021-08-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于分层自适应的联邦学习方法、装置、设备及介质,所述方法包括以下步骤:将待训练模型划分为浅层模型和深层模型;对浅层模型和深层模型进行同步联邦训练,获得训练好的浅层模型和深层模型;将训练好的浅层模型和深层模型进行拼接,完成所述基于分层自适应的联邦学习。本发明的联邦学习方法,能够统筹考虑并解决上述模型性能问题、通讯成本问题和数据隐私问题,经实验验证,本发明的联邦学习方法与其他方法对比,在保证较高模型性能的同时,保持了较低的通讯量,同时提供数学严格的隐私保护。

    一种支持隐私保护的群智感知激励机制方法

    公开(公告)号:CN110365671B

    公开(公告)日:2021-08-10

    申请号:CN201910610945.8

    申请日:2019-07-08

    Abstract: 本发明公开了一种支持隐私保护的群智感知激励机制方法,任务发布者通过服务器发布任务,任务执行者在数据提交前先进行任务执行者服务属性与任务需求间的匹配,然后根据匹配结果服务器选择任务执行者并推送任务信息;任务执行者和服务器提供匹配度计算相应证据到可信第三方的公告栏上进行验证;合格的任务执行者提交参与任务数的密文形式到可信第三方的公告栏上,计算所有合格任务执行者的密文以得到不同任务的参与人数;任务工作者通过任务发布者提交到公告栏上的真值承诺和数据质量表验证所得到的数据质量,任务发布者根据任务参与人数和数据质量表计算报酬并奖励任务执行者和服务器。本发明提高了任务发布者最终获得的任务结果的质量。

    一种应用于群智感知的数据质量评估方法

    公开(公告)号:CN109711720A

    公开(公告)日:2019-05-03

    申请号:CN201811595567.2

    申请日:2018-12-25

    Abstract: 本发明公开了一种应用于群智感知的数据质量评估方法,任务发布节点通过服务器发布任务,服务器根据可信度对完成任务的工作者进行选择并推送任务信息,工作者根据自身情况选择接受任务;将感知数据提交至服务器,服务器根据综合感知数据与各提交感知数据的工作者的可信度确定数据支持度,对各感知数据进行质量评级;服务器进行任务难度、历史服务衰减因子、风险因子计算,对完成该任务的工作者的可信度进行更新;最后服务器将结果数据提交给任务发布者,并根据各工作者提交的感知数据的质量等级进行报酬的分配。本发明评估方法综合分析后得到的结果数据降低了低质量数据对最终结果的影响,提高了任务发布者最终获得的任务结果的质量。

    适用于容性电流开断的真空灭弧室复合触头结构及灭弧室

    公开(公告)号:CN103515139B

    公开(公告)日:2016-05-04

    申请号:CN201310438602.0

    申请日:2013-09-23

    Abstract: 适用于容性电流开断的真空灭弧室复合触头结构及灭弧室,复合触头结构由动导电杆和静导电杆组成的一对动静导电杆和分别固定于动导电杆和静导电杆近端顶端的动端触头和静端触头组成;动端触头由动端触头材料B及固定于动端触头材料B上方的和其材料不同的动端触头材料A组成,动端触头材料A覆盖动端触头材料B部分面积;静端触头由静端触头材料B及固定于静端触头材料B上方的和其材料不同的静端触头材料A组成,静端触头材料A覆盖静端触头材料B部分面积;合闸过程中,预击穿发生在动端触头材料A和静端触头材料A间;分闸过程中,主要由动端触头材料B和静端触头材料B来开断电流;本发明实现了真空灭弧室触头结构抗熔焊性能和开断性能的分开,从而保证了触头间的绝缘强度。

    一种应用于群智感知的数据质量评估方法

    公开(公告)号:CN109711720B

    公开(公告)日:2021-03-09

    申请号:CN201811595567.2

    申请日:2018-12-25

    Abstract: 本发明公开了一种应用于群智感知的数据质量评估方法,任务发布节点通过服务器发布任务,服务器根据可信度对完成任务的工作者进行选择并推送任务信息,工作者根据自身情况选择接受任务;将感知数据提交至服务器,服务器根据综合感知数据与各提交感知数据的工作者的可信度确定数据支持度,对各感知数据进行质量评级;服务器进行任务难度、历史服务衰减因子、风险因子计算,对完成该任务的工作者的可信度进行更新;最后服务器将结果数据提交给任务发布者,并根据各工作者提交的感知数据的质量等级进行报酬的分配。本发明评估方法综合分析后得到的结果数据降低了低质量数据对最终结果的影响,提高了任务发布者最终获得的任务结果的质量。

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