一种面向联邦学习的群体众筹博弈的持续激励方法

    公开(公告)号:CN116523071A

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310487309.7

    申请日:2023-04-28

    Abstract: 本发明涉及一种面向联邦学习的群体众筹博弈的持续激励方法,针对面向联邦学习的群体众筹架构中激励机制设计问题,采用基于Stackelberg双层博弈框架的激励机制,将机制设计分解为三个主要步骤,包括用户选择、酬金分配和持续性激励过程。首先针对用户感知数据质量未知的问题,将用户选择问题建模为组合多臂赌博机问题,同时为解决用户间的不公平选择问题,引入虚拟队列技术,保证用户公平性选择。其次,将联邦学习的分配策略建模为两阶段的Stackelberg博弈过程,以激励用户参与联邦学习训练,确定平台的最优定价策略和用户的最优训练策略。最后,对确保有足够的用户参与联邦学习训练过程,提出基于用户声誉的报酬激励策略,防止高声誉用户退出系统,保证持续性激励。

    智慧医疗场景下时间相关特征挖掘的中草药识别方法

    公开(公告)号:CN115100486A

    公开(公告)日:2022-09-23

    申请号:CN202210637330.6

    申请日:2022-06-07

    Abstract: 本发明公开了一种智慧医疗场景下时间相关特征挖掘的中草药识别方法,包括:构建中草药图像样本数据集;采用金字塔网络模型对导入的中草药图片进行处理,以输出具有空间敏感度的高分辨率特征图,减少空间流和语义流上特征图进行特征融合时出现空间信息定位偏差;构建激活区域生成网络,获取中草药时间序列特征中的时间不变特征;构建特征映射结构块,针对当前生长周期的中草药特征与其余生长周期的中草药特征建立映射关系;构建中草药识别网络模型,得到中草药识别结果。本发明通过在中草药数据集上进行训练提取泛化的不同种类的中草药所具有的特征表示,提高对同一种类的相似中草药的识别准确度和判断中草药质量参差的准确度。

    智慧医疗场景下时间相关特征挖掘的中草药识别方法

    公开(公告)号:CN115100486B

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN202210637330.6

    申请日:2022-06-07

    Abstract: 本发明公开了一种智慧医疗场景下时间相关特征挖掘的中草药识别方法,包括:构建中草药图像样本数据集;采用金字塔网络模型对导入的中草药图片进行处理,以输出具有空间敏感度的高分辨率特征图,减少空间流和语义流上特征图进行特征融合时出现空间信息定位偏差;构建激活区域生成网络,获取中草药时间序列特征中的时间不变特征;构建特征映射结构块,针对当前生长周期的中草药特征与其余生长周期的中草药特征建立映射关系;构建中草药识别网络模型,得到中草药识别结果。本发明通过在中草药数据集上进行训练提取泛化的不同种类的中草药所具有的特征表示,提高对同一种类的相似中草药的识别准确度和判断中草药质量参差的准确度。

Patent Agency Ranking