- 专利标题: 公共安全事件预测模型的强化联邦学习方法及装置
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申请号: CN202310777807.5申请日: 2023-06-28
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公开(公告)号: CN116957067B公开(公告)日: 2024-04-26
- 发明人: 杜军平 , 赵天宇 , 邵蓥侠 , 管泽礼
- 申请人: 北京邮电大学
- 申请人地址: 北京市海淀区西土城路10号
- 专利权人: 北京邮电大学
- 当前专利权人: 北京邮电大学
- 当前专利权人地址: 北京市海淀区西土城路10号
- 代理机构: 北京金咨知识产权代理有限公司
- 代理商 王晓雅
- 主分类号: G06N3/098
- IPC分类号: G06N3/098 ; G06N3/0464 ; G06F18/2321 ; G06N7/01 ; G06Q50/26
摘要:
本申请提供一种公共安全事件预测模型的强化联邦学习方法及装置,方法包括:针对各个节点各自本地的公共安全事件预测子模型的特征向量进行马尔科夫决策以得到当前的目标聚类参数,并基于OPTICS聚类算法对各个特征向量进行聚类以将节点划分至不同的聚簇并生成全局模型参数;若当前的迭代轮次为最后轮次,则将全局模型参数作为目标公共安全事件预测模型来对公共网络平台实时发布的文本数据进行公共安全事件预测。本申请能够在模型训练阶段实现高效的数据记录、学习和更新,同时可以在保护用户隐私的前提下实现数据的共享和聚合,能够实现针对文本数据进行公共安全事件发生及类型的自动化预测,能够有效提高公共安全事件预测的准确性及可靠性。
公开/授权文献
- CN116957067A 公共安全事件预测模型的强化联邦学习方法及装置 公开/授权日:2023-10-27