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基于联邦学习的数据生成方法、装置、设备及存储介质

基本信息

申请号 CN202111304096.7 申请日 -
公开（公告）号 CN113887741A 公开（公告）日 2022-01-04
申请公布号 CN113887741A 申请公布日 2022-01-04
分类号 G06N20/00（2019.01）I 分类 计算；推算；计数;
发明人 周才军;王志辉;杨振燕;曾依峰;雷庆璋;罗燕武;宁海亮;樊鹏辉 申请（专利权）人 深圳市电子商务安全证书管理有限公司
代理机构 北京市京大律师事务所 代理人 胡安
地址 518000广东省深圳市南山区高新中二路深圳软件园8栋301号厂房
法律状态 -

摘要

摘要 本发明涉及人工智能领域，公开了基于联邦学习的数据生成方法、装置、设备及存储介质，用于提高各个机构车辆业务数据的安全性。基于联邦学习的数据生成方法包括：获取多个机构业务基础数据和对应的多个机构业务利率数据；获取模型训练指令，根据模型训练指令、多个机构业务基础数据和多个机构业务利率数据进行同态加密和计算，生成多个目标同态加密业务数据；结合模型训练指令、进行模型训练与模型收敛，生成目标车辆业务联邦学习模型；获取待识别车辆基础数据，将待识别车辆基础数据输入目标车辆业务联邦学习模型中进行计算，生成目标车辆业务数据。此外，本发明还涉及区块链技术，多个机构业务基础数据可存储于区块链中。