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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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限定检索结果

文献类型

261 篇 专利

馆藏范围

261 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

10 篇 东软集团股份有限...
9 篇 平安科技有限公司
7 篇 支付宝信息技术有...
7 篇 腾讯科技有限公司
6 篇 北京奇艺世纪科技...
6 篇 南京理工大学
5 篇 北京达佳互联信息...
5 篇 清华大学
5 篇 中国移动通信集团...
4 篇 中国建设银行股份...
4 篇 北京百度网讯科技...
4 篇 长江三峡集团实业...
4 篇 中国长江三峡集团...
4 篇 深圳供电局有限公...
4 篇 深圳前海微众银行...
4 篇 苏州元脑智能科技...
4 篇 中国工商银行股份...
3 篇 华为技术有限公司
3 篇 电子科技大学
3 篇 京东科技信息技术...

作者

6 篇 庄志洪
5 篇 王健宗
4 篇 梁犁丽
4 篇 何光宇
4 篇 孟健
4 篇 王宏波
4 篇 程万军
4 篇 廖希洋
4 篇 金煌煌
4 篇 张磊
4 篇 刘磊
3 篇 丁凯
3 篇 杨帆
3 篇 郑小林
3 篇 陈超超
2 篇 肖强
2 篇 黄晓锋
2 篇 陈雅静
2 篇 李梦杰
2 篇 郭雄志

语言

261 篇 中文

检索条件"主题词=目标模型参数"

共 261 条记录，以下是81-90 订阅

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详细简洁

排序：

一种负荷模型参数辨识方法、系统、设备和介质

一种负荷模型参数辨识方法、系统、设备和介质

引用

作者：尹雁和徐宝军周桂李宾阮志杰余俊杰李国号叶建国刘国民钟毅 528400 广东省中山市东区博爱六路68号

本发明公开了一种负荷模型参数辨识方法、系统、设备和介质，通过响应接收到的负荷节点数据和负荷模型对应的待辨识负荷模型参数集，通过负荷模型对负荷节点数据进行数据仿真，得到对应的节点仿真数据。基于节点仿真数据、待辨识负荷模... 详细信息

标准号: CN115408949A

本发明公开了一种负荷模型参数辨识方法、系统、设备和介质，通过响应接收到的负荷节点数据和负荷模型对应的待辨识负荷模型参数集，通过负荷模型对负荷节点数据进行数据仿真，得到对应的节点仿真数据。基于节点仿真数据、待辨识负荷模型参数集和粒子群算法，得到负荷模型对应的初始模型参数辨识集。基于初始模型参数辨识集和负荷节点数据，得到负荷模型对应的中间模型参数辨识集。通过预设的参数测辨模型对中间模型参数辨识集进行校正，得到负荷模型对应的目标模型参数辨识集。通过采用粒子群算法在有限时间内，初步辨识负荷模型参数，基于初步辨结果，通过参数测辨模型进行快速校正，从而达到负荷模型参数测辨在计算时间和计算准确性方面的均衡。

关键词：辨识负荷模型参数负荷模型负荷节点初始模型参数节点仿真数据粒子群算法参数辨识中间模型校正目标模型参数数据仿真响应接收预设均衡

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联邦学习防御方法、装置、计算机设备和存储介质

联邦学习防御方法、装置、计算机设备和存储介质

引用

作者：张诚程佩哲韩玮祎 100140 北京市西城区复兴门内大街55号

本申请涉及一种联邦学习防御方法、装置、计算机设备和存储介质，涉及机器学习技术领域、人工智能技术领域、信息安全领域。所述方法包括：获取各客户端模型的模型参数；对模型参数中的目标模型参数进行裁剪，并基于裁剪情况对疑似恶意... 详细信息

标准号: CN116432781A

本申请涉及一种联邦学习防御方法、装置、计算机设备和存储介质，涉及机器学习技术领域、人工智能技术领域、信息安全领域。所述方法包括：获取各客户端模型的模型参数；对模型参数中的目标模型参数进行裁剪，并基于裁剪情况对疑似恶意客户端进行标记；将裁剪后的模型参数添加噪声并在全局模型中进行训练，得到训练后的全局模型；将添加噪声的模型参数作为更新后的模型参数，执行对模型参数中的目标模型参数进行裁剪，并基于裁剪情况对疑似恶意客户端进行标记的步骤；在各轮次的全局模型的训练过程中，基于各疑似恶意客户端的标记次数确定恶意客户端，并将恶意客户端剔除联邦学习系统。采用本方法能够提高全局模型的鲁棒性。

关键词：模型参数恶意客户裁剪全局模型目标模型参数噪声机器学习技术人工智能技术信息安全领域计算机设备客户端模型存储介质学习系统训练过程鲁棒性剔除防御更新申请学习

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基于联邦学习的交易风险预测方法、装置及系统

基于联邦学习的交易风险预测方法、装置及系统

引用

作者：汪鑫豪周迪强李峰 100140 北京市西城区复兴门内大街55号

本发明提供一种基于联邦学习的交易风险预测方法、装置及系统，涉及人工智能技术领域，可应用于金融技术领域或其他技术领域。该基于联邦学习的交易风险预测方法包括：采集当前交易特征数据；将所述交易特征数据输入基于目标模型参数和... 详细信息

标准号: CN117237100A

本发明提供一种基于联邦学习的交易风险预测方法、装置及系统，涉及人工智能技术领域，可应用于金融技术领域或其他技术领域。该基于联邦学习的交易风险预测方法包括：采集当前交易特征数据；将所述交易特征数据输入基于目标模型参数和分类矩阵创建的交易风险预测模型中，得到交易风险预测结果；其中，所述目标模型参数和所述分类矩阵通过中央服务器和历史交易数据得到。本发明可以在保护隐私的同时降低通信成本，提高预警效率和准确性。

关键词：风险预测目标模型参数分类矩阵交易特征交易历史交易数据人工智能技术中央服务器装置及系统金融技术通信成本隐私采集预警学习创建应用

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数据处理方法和装置

数据处理方法和装置

引用

作者：王怀庆李洋 100176 北京市北京经济技术开发区科创十一街18号院2号楼6层601

本发明公开了一种数据处理方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的实施方式包括：获取采食数据，所述采食数据至少包括：预设时间范围内不同时间点的检测对象与采食位置的关系；根据所述采食数据，计算得到测试矩阵；将所述采食数据... 详细信息

标准号: CN112016740A

本发明公开了一种数据处理方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的实施方式包括：获取采食数据，所述采食数据至少包括：预设时间范围内不同时间点的检测对象与采食位置的关系；根据所述采食数据，计算得到测试矩阵；将所述采食数据输入至预测模型，计算得到预测矩阵；将所述测试矩阵和所述预测矩阵进行对比，得到训练过程的偏差结果；根据所述训练过程的偏差结果，确定所述预测模型的目标模型参数。这样，通过训练得到的预测模型可以预测检测对象的采食习性，来控制检测对象的饲喂过程，智能化程度高且易控制。

关键词：采食预测模型矩阵测试矩阵偏差结果训练过程计算机技术领域目标模型参数方法和装置检测对象控制检测预测检测数据处理时间点智能化预测饲喂预设习性

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基于支撑向量数据描述的地面目标识别方法

基于支撑向量数据描述的地面目标识别方法

引用

作者：冯超汪慧戴巧娜郭鹏程张江华 710100 陕西省西安市长安区凤栖东路

本发明涉及一种基于支撑向量数据描述的地面目标识别方法，属于雷达目标识别技术领域。本发明解决了传统目标识别模型在迭代过程中目标类别增加对模型参数的颠覆性问题，方法中采用一类分类器支撑向量数据描述对样本库中的每类目标特征... 详细信息

标准号: CN114089302B

本发明涉及一种基于支撑向量数据描述的地面目标识别方法，属于雷达目标识别技术领域。本发明解决了传统目标识别模型在迭代过程中目标类别增加对模型参数的颠覆性问题，方法中采用一类分类器支撑向量数据描述对样本库中的每类目标特征分别单独训练支撑向量数据描述模型，保证了库内目标模型之间的独立性。因此对于新增目标类型，仅需对新目标数据进行训练即可，该过程对已有目标模型参数无影响。提出方法在保证目标识别精度的同时具有一定的拒判能力，且便于高效实现了模型的增量学习，便于后续模型的迭代与模型库的构建。

关键词：向量数据目标识别支撑雷达目标识别目标模型参数地面目标迭代过程高效实现模型参数目标类别目标类型目标模型目标数据增量学习分类器类目标模型库样本库迭代构建独立性保证

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现场可编程门阵列芯片、聚合方法、装置、设备及介质

现场可编程门阵列芯片、聚合方法、装置、设备及介质

引用

作者：王洪良孔繁星李芮瑾刘伟卢圣才赵川 215128 江苏省苏州市吴中经济开发区郭巷街道官浦路1号9幢

本发明提供一种现场可编程门阵列芯片、聚合方法、装置、设备及介质，涉及数据安全技术领域，该芯片应用于服务器端，包括：安全代理电路，用于将联邦学习任务对应的初始模型参数和公钥信息发送至各个联邦学习参与用户端，并对联邦学习... 详细信息

标准号: CN117972802B

本发明提供一种现场可编程门阵列芯片、聚合方法、装置、设备及介质，涉及数据安全技术领域，该芯片应用于服务器端，包括：安全代理电路，用于将联邦学习任务对应的初始模型参数和公钥信息发送至各个联邦学习参与用户端，并对联邦学习参与用户端上传的本地模型参数信息进行解密处理，得到目标模型参数；聚合控制模块，用于根据模型参数聚合并行通道，将目标模型参数中的各层模型参数进行并行聚合处理，得到模型聚合参数，模型参数聚合并行通道的数量是基于联邦学习任务所需的模型层数确定得到的；全局模型生成器，用于根据模型聚合参数，对全局模型进行更新，得到目标全局模型。本发明确保模型聚合过程安全的同时，还可以加速实现模型聚合。

关键词：聚合模型参数全局模型目标模型参数并行通道参与用户聚合参数现场可编程门阵列芯片学习初始模型参数模型参数信息数据安全技术安全代理服务器端公钥信息解密处理聚合处理聚合过程聚合控制芯片应用模型层生成器上传并行电路发送更新安全

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基于联邦大模型的表格数据处理方法及相关设备

基于联邦大模型的表格数据处理方法及相关设备

引用

作者：李振飞黄一珉王湾湾何浩姚明 518000 广东省深圳市福田区沙头街道天安社区滨河路与香蜜湖路交汇处天安创新科技广场(二期)西座1003-C08

本申请公开一种基于联邦大模型的表格数据处理方法及相关设备，方法包括：对第一表格数据进行预处理，得到第二表格数据；将第二表格数据进行序列化处理，得到n‑1个序列文本；使用LLM分词器对n‑1个序列文本中的每一序列文本进行分词处... 详细信息

标准号: CN117633513A

本申请公开一种基于联邦大模型的表格数据处理方法及相关设备，方法包括：对第一表格数据进行预处理，得到第二表格数据；将第二表格数据进行序列化处理，得到n‑1个序列文本；使用LLM分词器对n‑1个序列文本中的每一序列文本进行分词处理，得到多个分词集，将多个分词集中的每一分词集转换成token形式，得到多个token，并通过预设字典获取多个token中每一token对应的token‑ID，得到多个token‑ID；根据多个分词集和多个token‑ID对本地模型进行优化处理，得到目标模型参数，通过云端将目标模型参数以及其他设备上传的模型参数进行安全聚合，将安全聚合后的全局模型参数下发给电子设备。

关键词：表格数据分词目标模型参数文本聚合预处理序列化处理电子设备分词处理模型参数全局模型优化处理数据处理分词器云端上传预设字典安全转换申请

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基于联邦学习的客户流失预测方法及装置

基于联邦学习的客户流失预测方法及装置

引用

作者：张欢刘大畅宋昊阳张正初赵子龙 518045 广东省深圳市福田区福田保税区凤凰路万利工业大厦2期东座5、6楼

本发明公开了一种基于联邦学习的客户流失预测方法及装置，该方法包括：构建训练数据组；根据所有外部训练客户数据，对外部数据分析模型进行训练，得到目标外部数据分析模型并确定对应的外部数据分析参数；根据所有内部训练客户数据，... 详细信息

标准号: CN116664184B

本发明公开了一种基于联邦学习的客户流失预测方法及装置，该方法包括：构建训练数据组；根据所有外部训练客户数据，对外部数据分析模型进行训练，得到目标外部数据分析模型并确定对应的外部数据分析参数；根据所有内部训练客户数据，对内部数据分析模型进行训练，得到目标内部数据分析模型并确定对应的内部数据分析参数；根据所有外部数据分析参数以及所有内部数据分析参数，对客户流失预测模型中的目标模型参数进行更新，得到目标流失预测模型；采集客户数据集合；将客户数据集合输入至目标流失预测模型，得到客户流失预测结果。可见，实施本发明能够有利于提高对客户流失进行预测的准确性，以及能够有利于提高对客户流失进行预测的效率。

关键词：客户流失外部数据分析客户数据内部数据预测模型分析参数分析模型预测集合目标模型参数训练数据组预测结果构建采集外部更新学习

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基于联邦强化学习的随访监测方法、装置及相关设备

基于联邦强化学习的随访监测方法、装置及相关设备

引用

作者：廖希洋 518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼

本申请涉及人工智能技术，提供一种基于联邦强化学习的随访监测方法、装置、计算机设备与存储介质，包括：获取远端服务器中的初始随访监测模型以及聚类簇；根据随访数据训练初始随访监测模型，得到第一随访监测模型；加密处理第一随访... 详细信息

标准号: CN113723509A

本申请涉及人工智能技术，提供一种基于联邦强化学习的随访监测方法、装置、计算机设备与存储介质，包括：获取远端服务器中的初始随访监测模型以及聚类簇；根据随访数据训练初始随访监测模型，得到第一随访监测模型；加密处理第一随访监测模型的第一模型参数，得到加密第一模型参数集；将加密第一模型参数集输出至远端服务器中加权，得到第二模型参数；接收远端服务器输出的第二模型参数，加权第一模型参数与第二模型参数，得到目标模型参数；根据目标模型参数更新第一随访监测模型，得到目标随访监测模型；调用目标随访监测模型处理目标用户的随访数据，得到随访监测路径。本申请能够提高随访监测的准确性，促进智慧城市的快速发展。

关键词：随访监测模型参数远端服务器目标模型参数加权加密人工智能技术计算机设备存储介质调用目标加密处理模型处理目标用户强化学习数据训练智慧城市输出聚类簇申请更新

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导弹引信探测仿真方法

导弹引信探测仿真方法

引用

作者：庄志洪张宇鸿 210094 江苏省南京市孝陵卫200号

本发明公开一种导弹引信探测仿真方法，包括如下步骤：(10)初始参数获取：获取探测目标模型参数和导弹引信探测场初始参数；(20)引信探测场模型构建：根据导弹引信探测场初始参数，确定引信探测场模型；(30)引信探测轨迹确定：根据导弹... 详细信息

标准号: CN110095035A

本发明公开一种导弹引信探测仿真方法，包括如下步骤：(10)初始参数获取：获取探测目标模型参数和导弹引信探测场初始参数；(20)引信探测场模型构建：根据导弹引信探测场初始参数，确定引信探测场模型；(30)引信探测轨迹确定：根据导弹引信探测场初始参数中的引信参数和探测目标参数，计算得到引信探测轨迹；(40)目标有效探测判定：根据引信探测轨迹和目标模型参数，计算并判断引信探测线是否与探测目标面元所在平面相交，当遍历所有目标面元后，如果存在交点，且交点落在目标面元内，则认为引信探测有效探测到目标。本发明的导弹引信探测仿真方法，提出了新的引信探测场模型，并且实验中计算量可控、计算误差小。

关键词：引信探测场导弹引信探测初始参数探测目标有效探测目标面目标模型参数轨迹确定计算误差模型参数模型构建所在平面计算量探测线遍历可控面元判定相交

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