公开(公告)号：CN115296927B

公开(公告)日：2023-01-06

申请号：CN202211185889.6

申请日：2022-09-28

Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)

Inventor： 杨扬 ,  张镇 ,  王亚新 ,  钱恒 ,  刘伟

IPC: H04L9/40 ,  H04L67/1097 ,  G06F16/2458 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供一种基于区块链的联邦学习可信融合激励方法及系统，涉及互联网技术领域，该方法包括：在多轮联邦学习过程中，获取各个参与节点的基础信用度和预设的节点等级临界值；针对每一轮迭代学习，根据参与节点的基础信用度和前一轮的信用度更新参与节点在当前轮迭代学习的信用度，通过比较节点等级临界值与信用度确定参与节点的等级，对预设等级的参与节点进行隔离并记录到区块链中；根据参与节点信用度以及相关属性信息，构建多属性融合数据的实体模型，将实体模型存储在区块链上。这样，可以解决联邦学习过程中参与节点消极搭便车、模型投毒攻击等问题，并且支持参与节点的实体级、属性级可信查询，为参与节点行为的量化评估提供依据。

公开(公告)号：CN114676742A

公开(公告)日：2022-06-28

申请号：CN202111491856.X

申请日：2021-12-08

Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)

Inventor： 杨扬 ,  尹旭 ,  张镇 ,  李士波 ,  逄锦山

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01R22/00

Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制和残差网络的电网异常用电检测方法，包括如下步骤，S1、数据采集，利用大量智能电表将用户的海量用电信息进行高频采集，收集大量电力数据；S2、数据预处理，S3、选取训练数据集和测试数据集；S4、设置模型初始参数；S5、训练基于注意力机制和残差网络的分类算法，利用训练样本，对基于注意力机制和残差网络的分类算法进行模型训练；S6、预测用电数据；S7、结果分析。本发明以较高精度实现电网异常用电检测，在实际应用中，算法的能力十分稳定，对复杂的环境和数据都有较好的处理能力。