公开(公告)号：CN112884165A

公开(公告)日：2021-06-01

申请号：CN202110290587.4

申请日：2021-03-18

Applicant: 中国地质大学(北京)

Inventor： 邢廷炎 ,  周长兵 ,  杨艳霞

IPC: G06N20/00 ,  G06N3/08 ,  G06F16/215 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种面向联邦机器学习的全流程服务迁移系统，包括分布在不同地址的多个设备(1)；每个设备(1)包括相应的模型创建模块(2)、数据清理模块(3)、数据传感模块(6)和数据读取模块(11)；所述数据创建模块(2)和所述数据传感模块(6)数据通信连接；所述联邦机器学习调度模块(10)从所有设备上的所述单机存储模块(7)任意抽取一定数量的数据记录，用于对所述总的所述数据联邦模型进行校验。本发明的面向联邦机器学习的全流程服务迁移方法与系统，本申请在进行数据记录训练前，对数据记录进行数据清理，以便剔除数据记录异常的部分，以便保证数据记录的准确性，从而保证数据模型的准确。

公开(公告)号：CN113159279A

公开(公告)日：2021-07-23

申请号：CN202110289106.8

申请日：2021-03-18

Applicant: 中国地质大学(北京)

Inventor： 邢廷炎 ,  周长兵 ,  杨艳霞

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F16/215 ,  G06F16/27

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络与深度学习的跨域知识协助系统，包括分布在不同知识领域的多个设备(1)、深度学习协调模块(2)和全局数据存储模块(9)；每个设备(1)包括数据清理模块(3)、数据获取模块(4)和数据读取模块(5)；所述设备(1)还包括单机存储模块(7)，所述单机存储模块(7)分别和所述数据清理模块(3)、所述数据获取模块(4)和数据读取模块(5)数据通信连接。本发明的面向联邦机器学习的全流程服务迁移方法与系统，本申请在进行数据记录训练前，对数据记录进行数据清理，以便剔除数据记录异常的部分，以便保证数据记录的准确性，从而保证数据模型的准确。

公开(公告)号：CN112884165B

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202110290587.4

申请日：2021-03-18

Applicant: 中国地质大学(北京)

Inventor： 邢廷炎 ,  周长兵 ,  杨艳霞

IPC: G06N20/00 ,  G06F18/25 ,  G06N3/098 ,  G06F16/215

Abstract: 本发明公开了一种面向联邦机器学习的全流程服务迁移系统，包括分布在不同地址的多个设备(1)；每个设备(1)包括相应的模型创建模块(2)、数据清理模块(3)、数据传感模块(6)和数据读取模块(11)；所述数据创建模块(2)和所述数据传感模块(6)数据通信连接；所述联邦机器学习调度模块(10)从所有设备上的所述单机存储模块(7)任意抽取一定数量的数据记录，用于对所述总的所述数据联邦模型进行校验。本发明的面向联邦机器学习的全流程服务迁移方法与系统，本申请在进行数据记录训练前，对数据记录进行数据清理，以便剔除数据记录异常的部分，以便保证数据记录的准确性，从而保证数据模型的准确。

公开(公告)号：CN113159279B

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202110289106.8

申请日：2021-03-18

Applicant: 中国地质大学(北京)

Inventor： 邢廷炎 ,  周长兵 ,  杨艳霞

IPC: G06F16/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F16/215

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络与深度学习的跨域知识协助系统，包括分布在不同知识领域的多个设备(1)、深度学习协调模块(2)和全局数据存储模块(9)；每个设备(1)包括数据清理模块(3)、数据获取模块(4)和数据读取模块(5)；所述设备(1)还包括单机存储模块(7)，所述单机存储模块(7)分别和所述数据清理模块(3)、所述数据获取模块(4)和数据读取模块(5)数据通信连接。本发明的面向联邦机器学习的全流程服务迁移方法与系统，本申请在进行数据记录训练前，对数据记录进行数据清理，以便剔除数据记录异常的部分，以便保证数据记录的准确性，从而保证数据模型的准确。