联邦学习在泛在电力物联网人工智能领域的应用

联邦学习在泛在电力物联网人工智能领域的应用

论文摘要

针对泛在电力物联网中人工智能应用发展存在各系统间的"数据孤岛"问题以及电力数据的安全性问题,实现跨行业跨业务线数据集中训练存在的现实问题和政策瓶颈,介绍了联邦学习技术,并基于泛在电力物联网架构,设计各种应用场景下使用联邦学习的策略和基本流程。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 泛在电力物联网中人工智能应用发展面对的挑战
  • 2 联邦学习技术概述
  • 3 联邦学习在泛在电力物联网运用策略
  •   3.1 泛在电力物联网架构满足联邦学习算力和数据分布式需求
  •   3.2 泛在电力物联网中人工智能应用场景分析
  •   3.3 各场景中联邦学习运用策略
  •     3.3.1 数据特征重叠度高人工智能应用使用联邦学习的策略和基本流程
  •     3.3.2 用户(或样本)重叠度高人工智能应用使用联邦学习策略的策略和基本流程
  • 4 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 谢丰,卞建玲,王楠,郑倩

    关键词: 泛在电力物联网,联邦学习,人工智能

    来源: 中国高新科技 2019年23期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 电力工业,电信技术,计算机软件及计算机应用,自动化技术

    单位: 北京中电普华信息技术有限公司

    分类号: TP18;TM73;TN929.5;TP391.44

    DOI: 10.13535/j.cnki.10-1507/n.2019.23.03

    页码: 18-21

    总页数: 4

    文件大小: 1525K

    下载量: 412

    相关论文文献

    标签:;  ;  ;  

    联邦学习在泛在电力物联网人工智能领域的应用
    下载Doc文档

    猜你喜欢