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公开(公告)号：CN112861679B
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202110123629.5
申请日：2021-01-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供了一种面向行为识别的迁移学习方法和系统，该方法依据基于熵减的最优传输方案确定待标定的数据的标签，其中，基于熵减的最优传输方案中包括对源域数据的标签类别比例的熵进行限制。本发明中的迁移学习方法和系统能够在目标域数据类别少于源域数据类别的情况下，使得源域中分布的类别相对集中，源域分布与目标域更加匹配，从而有效减少负迁移，更鲁棒、准确地获取目标域待标定数据标签。
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公开(公告)号：CN115577803A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211248244.2
申请日：2022-10-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06N20/20 , G06F18/241 , G06F18/214
Abstract: 本发明提出一种对混合噪声鲁棒的联邦学习方法，包括：将客户端根据本地训练数据和主观逻辑损失函数更新的本地度量模型参数发送给服务端；获取服务端根据客户端以及其他客户端更新的本地度量模型参数和对应的样本数据量计算的全局度量模型参数；由客户端根据全局度量模型参数和本地训练数据，计算每一训练样本的主观逻辑损失及本地高斯混合分布并发送给服务端；获取服务端根据多个本地高斯混合分布计算的区间阈值，并基于区间阈值和本地高斯混合分布对训练数据进行混合噪声识别，进而对识别的开集噪声、闭集噪声分别进行过滤和修正。本发明还提出一种对混合噪声鲁棒的联邦学习系统，以及一种用于联邦学习的数据处理装置。
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公开(公告)号：CN115495771A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202210798075.3
申请日：2022-07-06
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F21/62 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/00 , G06Q10/04
Abstract: 本发明提出一种基于自适应调整权重的数据隐私保护方法和系统，解决了面向非独立同分布数据带来的模型性能下降和收敛速度变慢的问题，属于联邦学习应用技术领域。包括：在每一轮联邦通信开始时，服务器端利用辅助数据集评估全局模型类别层面的可信度，将可信度矩阵和全局模型参数下发到参与该轮联邦的客户端中；客户端根据本地私有数据集评估全局模型样本层面的可信度，进行知识蒸馏时利用类别可信度和样本可信度进行加权，动态指导本地模型的训练过程，并上传更新后的本地模型参数至服务器端；服务器端加权聚合各本地模型参数更新全局模型。
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公开(公告)号：CN115470903A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211284460.2
申请日：2022-10-17
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种基于迁移学习的血压预测模型训练方法，所述血压预测模型包括低层特征提取器、高层特征提取器、预测器，所述方法包括：S1、采用源域数据集训练神经网络模型至收敛获得通用模型，其中，所述源域数据集包括多个金标准血压值及每个金标准血压值对应的基于可穿戴传感器获得的人体数据，以人体数据为样本、其对应的金标准血压值为标签构成源域数据集的训练样本；S2、获取目标对象的目标域数据集；S3、采用源域数据集和目标域数据集对步骤S1中获得的通用模型进行迁移训练至收敛获得目标对象的血压预测模型。本发明基于迁移学习对通用模型进行微调，微调后的模型解决了用户血压个性化预测的问题，实现了用户血压精准预测。
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公开(公告)号：CN115456200A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211187661.0
申请日：2022-09-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06N20/00 , G06F21/62 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/774
Abstract: 一种联邦学习方法及领域泛化联邦系统。本发明提供一种联邦学习方法，包括服务端将初始化的服务端模型发给多个客户端作为客户端模型，服务端和客户端配合完成多轮训练，得到最终的服务端模型和客户端模型，每轮包括：S1、每个客户端根据本地训练集训练最新得到的客户端模型，得到本轮训练后的客户端模型；S2、服务端确定每个位置的参数在本轮所有训练后的客户端模型中更新方向的一致性指标，对一致性指标满足预设条件的参数进行聚合，以更新当前的服务端模型的参数，得到更新的服务端模型；S3、每个客户端基于本轮训练前的和训练后的客户端模型以及当前轮获得的服务端模型确定训练后的客户端模型的通用参数，根据当前轮次的服务端模型更新通用的参数，得到当前轮更新后的客户端模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112884076B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110312274.4
申请日：2021-03-24
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种基于条件式生成对抗网络的传感器数据生成模型及方法，所述模型包括：生成器以及判别器，其中，所述生成器包括第一条件功能模块、多尺度多维度功能模块、时序功能模块；所述判别器包括第二条件功能模块、时频域功能强化模块、相似度计算模块。通过本发明可以解决传感器数据采集耗时、标注成本高等问题，且可以通过类别条件控制合成满足专业人士的指定要求的逼真的多轴向时序传感器数据。
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公开(公告)号：CN114417969A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111551153.1
申请日：2021-12-17
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于细粒度迁移的跨场景认知能力评估方法，包括：以用户在第一场景下的认知数据为源域数据，以该用户在第二场景下的认知数据为目标域数据；以源域数据集为训练集，训练随机森林分类器，生成源域模型；获得该个体分类器对目标域数据集的测试准确率，以及从源域特征到目标域特征的信息增益差；根据该测试准确率和该信息增益差，将所有该个体分类器聚类为多个簇；对各簇中的个体分类器采用对应的生长机制进行更新，获得目标域模型；通过该目标域模型对该用户在该第二场景下的认知能力进行评估。本发明还提出一种基于细粒度迁移的跨场景认知能力评估系统，以及一种数据处理装置。
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公开(公告)号：CN114209323A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202210069138.1
申请日：2022-01-21
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明实施例提供了一种识别情绪的方法以及基于脑电数据的情绪识别模型，其中，情绪识别模型包括：空间矩阵构造模块，用于根据多个时间片中的每个时间片获得的用户的脑电信号生成第一空间矩阵，得到多个第一空间矩阵；空间特征提取模块，用于对多个第一空间矩阵中每个第一空间矩阵分别利用注意力机制计算每行以及每列的注意力权值，并根据每个第一空间矩阵的每行以及每列的注意力权值获得多个第二空间矩阵；时空特征融合模块，用于提取多个第二空间矩阵间的时序关联特征，根据多个第二空间矩阵以及对应的时序关联特征，得到多个时空表征向量；情绪识别模块，用于根据多个时空表征向量确定用户的情绪。
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公开(公告)号：CN113156827A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110359565.9
申请日：2021-04-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G05B15/02 , G05B19/418 , H04L29/08
Abstract: 本发明提出一种基于语义的智能设备控制方法和系统，包括：构建包括智能设备和控制端的物联网，该控制端提取各智能设备的功能；该控制端通过输入传感器提取用户的输入语义，并基于该输入语义对各智能设备的功能进行筛选，得到只与该输入语义匹配的功能备选集，该控制端根据用户在该备选集中选定的功能，控制智能设备执行对应功能。相比于现有技术，本发明提出的基于语义的输入关联机制可以降低交互任务的复杂性，并且该机制可以被应用于各种泛在输入技术中。
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公开(公告)号：CN110049502B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201910236723.4
申请日：2019-03-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种无线定位方法和系统，其中所述方法包括：1)在终端与无线基站进行数据交换时，由所述终端或所述无线基站收集所述数据交换的实际数据接收速率；2)根据接收到的所述数据接收速率执行定位算法。基于本发明的方案，无需专门设置诸如GPS等硬件装置，也不必在环境中部署大量用于无线定位的专用硬件。本发明基于数据接收速率来实现定位，无需针对定位单独地进行通信，并且该数据接收速率可以与任意现有的无线定位算法匹配，且在一定环境条件中可以获得比采用信号强度更好的效果。
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