[发明专利]一种注意力机制的深度信念网络DBN检测方法有效
| 申请号： | 202110703207.5 | 申请日： | 2021-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN113392919B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 夏卓群;陈亚玲;尹波;文琴 | 申请（专利权）人： | 长沙理工大学 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06F21/62;G06N3/084 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 赵琴娜 |
| 地址： | 410114 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种注意力机制的深度信念网络DBN检测方法，包括：多个智能电表，用于收集电力数据；多个集中器，每一个集中器与管辖的多个智能电表通信连接，用于获取来自对应智能电表的电力数据，并使用带注意力机制的DBN训练模型对电力数据进行训练得到训练参数；数据中心，与所有集中器通信连接，用于获取来自每一个集中器的训练参数，对训练参数进行联邦平均聚合，根据集中器的资源分配DBN训练模型到集中器，以及将联邦平均聚合的结果发送到下一轮集中器，以使集中器将DBN训练模型训练至收敛。能够有效提升联邦学习的效率，提高模型训练精度，提升数据隐私的安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 注意力 机制 深度 信念 网络 dbn 检测 方法 | ||
【主权项】：
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