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公开(公告)号：CN114925854A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210349578.2
申请日：2022-04-02
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于梯度相似性度量的联邦学习节点选择方法及系统，方法包括以下步骤：各个节点获取最新的模型，进行本地训练，得到各自本地更新的梯度；各个节点将其本地更新的梯度递交至中心服务器；中心服务器接收各个节点的梯度，将梯度两两之间进行相似度计算，得到相似性矩阵，所述相似性矩阵中的元素值为两个节点的梯度之间的相似度；通过相似度筛选得到可靠节点集合，对可靠节点集合中节点的梯度进行聚合，更新模型，将更新后的模型下发至各个节点，完成一轮联邦学习。与现有技术相比，本发明对联邦学习节点进行了筛选，避免在单轮联邦学习中选择过多的具有低质量数据集的节点，从而提高了联邦学习的收敛效率和全局模型的性能。
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公开(公告)号：CN114116897B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202111373644.1
申请日：2021-11-19
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于Fabric的跨部门物联网系统间信息共享方法和系统，包括以下步骤：通过第一设备模块获取第一事件资源和第一事件信息，将第一设备id和第一事件资源传输至Hadoop模块，并根据第一事件信息和时间信息响应Fabric模块；通过Hadoop模块根据第一设备id将第一事件资源存储至Hadoop集群中；通过Fabric模块触发第一事件信息的智能合约，并存储事件信息和时间信息；通过第二设备模块实时获取智能合约的触发情况：当监测到Fabric模块触发第一事件信息的智能合约时，以第二事件信息和时间信息响应Fabric模块；当监测到Fabric模块触发第二事件信息的智能合约时，发出第二设备工作指令。与现有技术相比，本发明具有安全性与可靠性强等优点。
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公开(公告)号：CN114116897A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111373644.1
申请日：2021-11-19
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于Fabric的跨部门物联网系统间信息共享方法和系统，包括以下步骤：通过第一设备模块获取第一事件资源和第一事件信息，将第一设备id和第一事件资源传输至Hadoop模块，并根据第一事件信息和时间信息响应Fabric模块；通过Hadoop模块根据第一设备id将第一事件资源存储至Hadoop集群中；通过Fabric模块触发第一事件信息的智能合约，并存储事件信息和时间信息；通过第二设备模块实时获取智能合约的触发情况：当监测到Fabric模块触发第一事件信息的智能合约时，以第二事件信息和时间信息响应Fabric模块；当监测到Fabric模块触发第二事件信息的智能合约时，发出第二设备工作指令。与现有技术相比，本发明具有安全性与可靠性强等优点。
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