- 专利标题: 基于联邦学习的节点激励方法、装置、系统及存储介质
-
申请号: CN202210352784.9申请日: 2022-03-31
-
公开(公告)号: CN114662707B公开(公告)日: 2024-09-17
- 发明人: 石聪聪 , 黄秀丽 , 高先周 , 于鹏飞 , 郭骞
- 申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
- 申请人地址: 北京市昌平区未来科技城滨河大道18号; ;
- 专利权人: 国网智能电网研究院有限公司,国网上海市电力公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人: 国网智能电网研究院有限公司,国网上海市电力公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人地址: 北京市昌平区未来科技城滨河大道18号; ;
- 代理机构: 北京三聚阳光知识产权代理有限公司
- 代理商 林韵英
- 主分类号: G06N20/20
- IPC分类号: G06N20/20
摘要:
本发明实施例涉及计算机技术领域,尤其涉及一种基于联邦学习的节点激励的方法、装置、系统及存储介质,该方法包括:获取各个节点的属性,获取节点属性为发布任务属性的节点上传的任务和激励参数,并调用全部节点进行处理,确定处理结果,基于处理结果,确定各个节点的沙普利值,基于各个节点属性为发布任务属性的节点,各个沙普利值和激励参数,确定第一激励数值,判断各个节点中第k个节点的节点属性,获取判断结果,基于判断结果,各个沙普利值和激励参数,确定第二激励数值,整合第一激励数值和第二激励数值,对各个节点进行激励。通过第一激励数值和第二激励数值结合,完成对各个节点的“按劳分配”,进而提高工作效率。
公开/授权文献
- CN114662707A 基于联邦学习的节点激励方法、装置、系统及存储介质 公开/授权日:2022-06-24