-
公开(公告)号：CN114970693B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202210515800.1
申请日：2022-05-11
申请人： 国网上海市电力公司 , 上海富数科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于联邦学习的充电桩用户画像方法，包括：将电力公司计算节点记为Guest，将气象局计算节点记为Host；将Guest中的充电桩负荷样本集XA和Host中的气象数据样本集XB中具有相同日期的样本对齐；在Guest中通过预训练的第一联邦学习聚类模型计算XA的第一样本分布信息，在Host中通过预训练的第二联邦学习聚类模型计算XB的第二样本分布信息，并将第二样本分布信息发送至Guest；在Guest中根据第一样本分布信息和第二样本分布信息生成第一整体样本分布信息，并获取充电桩用户用电数据画像，本发明通过DB指标和Dunn指标对联邦学习聚类模型进行评估，提高了联邦学习聚类模型的可靠性。与现有技术相比，本发明具有保护用户隐私、准确度高、效率高、可靠性高等优点。
-
公开(公告)号：CN117786354A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311812356.0
申请日：2023-12-26
申请人： 国网上海市电力公司 , 上海富数科技有限公司
IPC分类号： G06F18/20 , G06F18/213 , G06N20/00 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种基于联邦学习的电力数据风控方法、设备和介质，包括以下步骤：S1、获取金融数据集和电力数据集并进行预处理；S2、将预处理后的电力数据集和金融数据集进行特征提取和特征分析；S3、建立基于区块链的联邦学习框架，基于特征分析结果建立本地电力数据风控模型并进行训练，将训练结果发送至可信第三方，根据可信第三方聚合获得的全局电力数据风控模型参数，更新本地电力数据风控模型参数；S4、根据参数更新后的本地电力数据风控模型计算风险指数，根据所述风险指数进行风险等级划分，采取相应的风控措施。与现有技术相比，本发明减少了数据传输成本，降低了数据泄露风险。
-
公开(公告)号：CN117557369A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311427808.3
申请日：2023-10-31
申请人： 上海富数科技有限公司
IPC分类号： G06Q40/04 , G06F16/901 , G06F21/62 , G06F21/60 , H04L9/00
摘要： 本公开的实施例提供一种多方计算团体关联度的方法及装置、计算机可读存储介质。该多方包括发起方和多个参与方。该方法由发起方执行。该方法包括：确定待计算关联度的第一团体和第二团体以及关联跳距阈值，第一团体包括多个第一节点，第二团体包括多个第二节点；借助于该多个参与方所掌握的节点关系信息确定第二团体中与第一团体的跳距小于或者等于关联跳距阈值的目标节点；以及根据第二团体的节点总数和目标节点来确定第一团体和第二团体的关联度。
-
公开(公告)号：CN115169576B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202210729005.2
申请日：2022-06-24
申请人： 上海富数科技有限公司
摘要： 本申请提供一种基于联邦学习的模型训练方法、装置及电子设备，涉及计算机技术领域。该方法在模型训练过程中，每个第一参与方均利用自身的特征数据与第二参与方的特征数据进行训练，然后再将训练获得的模型参数传递给下一个第一参与方继续参与训练，直至所有的第一参与方全部参与训练，如此各个第一参与方和第二参与方可实现横向和纵向混合的联邦模型训练，达到更好的模型训练效果，以满足更多更复杂的应用场景。
-
公开(公告)号：CN114970693A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210515800.1
申请日：2022-05-11
申请人： 国网上海市电力公司 , 上海富数科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于联邦学习的充电桩用户画像方法，包括：将电力公司计算节点记为Guest，将气象局计算节点记为Host；将Guest中的充电桩负荷样本集XA和Host中的气象数据样本集XB中具有相同日期的样本对齐；在Guest中通过预训练的第一联邦学习聚类模型计算XA的第一样本分布信息，在Host中通过预训练的第二联邦学习聚类模型计算XB的第二样本分布信息，并将第二样本分布信息发送至Guest；在Guest中根据第一样本分布信息和第二样本分布信息生成第一整体样本分布信息，并获取充电桩用户用电数据画像，本发明通过DB指标和Dunn指标对联邦学习聚类模型进行评估，提高了联邦学习聚类模型的可靠性。与现有技术相比，本发明具有保护用户隐私、准确度高、效率高、可靠性高等优点。
-
公开(公告)号：CN114912630A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210625232.0
申请日：2022-06-02
申请人： 上海富数科技有限公司广州分公司
摘要： 本申请提供一种基于联邦学习的模型训练方法、装置及电子设备，涉及计算机技术领域。该方法在模型训练过程中，第二参与方将特征数据与带有噪声的模型参数相乘后获得的噪声中间结果发送给第一参与方，第一参与方对噪声中间结果进行去噪处理后继续后续的模型训练，如此通过对数据添加噪声以达到加密的效果，省去了第三方角色对数据加密的复杂过程，提高了模型训练的效率。并且，通过去噪处理，也可使得模型训练的过程与常规的无联邦学习的模型训练过程保持一致，进而避免了模型训练过程中的精度损失。
-
公开(公告)号：CN114821143A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210514388.1
申请日：2022-05-11
申请人： 国网上海市电力公司 , 上海富数科技有限公司
IPC分类号： G06V10/762 , G06K9/62 , G06N20/20 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种基于K‑Means模型的充电桩用户画像方法，包括：将电力公司计算节点记为Guest，气象局计算节点记为Host；采集充电桩负荷数据集，并进行预处理；将充电桩用户用电数据和气象数据分别输入Guest和Host，在Guest中根据充电桩用户用电数据通过训练好的第一K‑Means模型获取第一数据分布信息，在Host中根据气象数据通过训练好的第二K‑Means模型获取第二数据分布信息，并发送至Guest，在Guest中根据第一数据分布信息和第二数据分布信息计算整体数据分布信息，根据该信息获取充电桩用户用电数据画像。与现有技术相比，本发明具有安全性高、准确性高、效率高等优点。
-
公开(公告)号：CN114489950A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210099403.0
申请日：2022-01-27
申请人： 上海富数科技有限公司
摘要： 本申请提供一种组件适配方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：从组件容器中获取不同的任务对象信息；获取目标联邦学习信息，并根据目标联邦学习信息对任务对象信息进行适配转换，获得转换后的任务对象。在上述方案的实现过程中，通过获取目标联邦学习信息，并根据目标联邦学习信息对任务对象信息进行适配转换，获得用于创建和运行联邦学习实际服务的任务对象，有效地在联邦学习实际服务与组件容器之间增加了适配转换过程，使得在隐私计算平台中的组件容器升级或改版时，直接升级或改版适配转换服务即可，该适配转换过程解耦了联邦学习实际服务与组件容器的依赖关系，从而改善了任务对象与联邦学习实际服务过于耦合的问题。
-
公开(公告)号：CN114448705A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210116734.0
申请日：2022-02-07
申请人： 上海富数科技有限公司
摘要： 本申请提供一种异构平台节点交互方法、系统及存储介质，所述方法包括：联盟管理服务器接收平台节点发起的接入请求；联盟管理服务器核验平台节点提供的认证证书，若认证证书合格，则向平台节点返回准许进入联盟的响应消息；联盟管理服务器接收平台节点发送的发布请求，发布请求携带平台节点的平台节点信息；联盟管理服务器将平台节点添加进联盟平台节点列表，并在联盟平台节点列表中添加平台节点信息中的可公开信息，以便平台节点之间通过联盟平台节点列表进行交互。通过联盟管理标准化平台节点互联互通流程使得异构平台节点之间实现交互以及协同工作；并通过设置认证机制，保障联盟中平台节点交互的安全性和可靠性。
-
公开(公告)号：CN114429223A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202210091039.3
申请日：2022-01-26
申请人： 上海富数科技有限公司
摘要： 本申请提供一种异构模型建立方法及装置，涉及深度学习模型领域，该方法包括：获取表征其他参与建模节点角色的信息；向任务服务机下发算法信息，确定目标建模算法；基于目标建模算法与任务服务机进行协同建模操作，协同建模操作包括：基于目标建模算法计算初步异构模型的损失值，基于损失值确定更新梯度值，以及基于更新梯度值更新初步异构模型的权重值；根据权重值和损失值确定初步异构模型是否收敛，在确定初步异构模型收敛时，得到目标异构模型。采用本申请实施例提供的方法能够在联邦学习的过程中使建立目标异构模型的过程能够在各个联邦学习平台之间互联互通，同时提高在进行协同建模时的安全性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
63 条记录 (耗时 0.044 秒)