公开(公告)号：CN119416868A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411538491.5

申请日：2024-10-31

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 钱荣荣 ,  杨敬筠 ,  孔玉婷 ,  苏豪 ,  李朝新 ,  王一博 ,  郭子祺

IPC: G06N3/098 ,  G06F18/25 ,  H04L41/16 ,  H04L41/14

Abstract: 本申请公开了一种基于通信网络的联邦学习方法，包括：在任一节点侧，在该节点的任一待学习神经网络模型的任一轮次训练阶段，当该待学习神经网络模型的模型参数的当前累计更新次数不为第一间隔次数的整数倍以及第二间隔次数的整数倍时，在本节点进行本地训练，当前累计更新次数为第一间隔次数的整数倍且不为第二间隔次数的整数倍时，该节点模型参数进行融合，得到用于表征邻居共识的模型参数，当前累计更新次数为第二间隔次数的整数倍时，该节点获取聚合模型参数，得到用于表征全局聚合的模型参数，基于所得到的模型参数进行下一次更新并累计更新次数，直至当前累计更新次数达到更新次数阈值。本申请提高了神经网络模型的性能。

公开(公告)号：CN119829927A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202510046745.X

申请日：2025-01-13

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 漆渊 ,  王一博 ,  周天之 ,  禹若霖 ,  钱荣荣

IPC: G06F18/15 ,  G06F18/214 ,  G06F17/16

Abstract: 本申请公开了一种稀疏信号支持集的恢复方法，将待恢复信号的稀疏信号分割为多个子信号，对每一子信号，根据该子信号所包括的稀疏信号的数量，确定该子信号的状态集、动作集、及感知矩阵中所具有的列向量数量，确定奖励值集、及初始Q值集，选取Q值集中当前最大Q值所对应的动作作为下一动作，并确定该下一动作被执行后所对应的下一状态，根据该下一动作和该下一状态确定所对应的预测Q值，并根据该预测Q值和当前奖励值，更新当前Q值，将预测Q值作为当前Q值，直至达到设定的循环次数阈值。将各子信号的局部动作汇总，得到全局动作，根据全局动作所选取的列向量所在列位置信息，获取待恢复信号的稀疏信号支持集，提高了支持集恢复的智能性。