基本信息:
- 专利标题： 基于联邦强化学习的密接检测系统及检测方法
- 申请号：CN202211510066.6 申请日：2022-11-29
- 公开(公告)号：CN115910376A 公开(公告)日：2023-04-04
- 发明人： 钟红建 , 骆冰清 , 夏彬
- 申请人： 南京邮电大学
- 申请人地址： 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号
- 专利权人： 南京邮电大学
- 当前专利权人： 南京邮电大学
- 当前专利权人地址： 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号
- 代理机构： 南京正联知识产权代理有限公司
- 代理人： 姜梦翔
- 主分类号： G16H50/80
- IPC分类号： G16H50/80 ; G06N20/00 ; G06N5/04 ; H04W4/80 ; H04W12/00 ; H04W12/03 ; H04L9/00
摘要：
本发明属于接触检测技术领域，具体地说，是一种基于联邦强化学习的密接检测系统及检测方法，系统具体分为边缘用户终端及中心云服务端两部分，方法包括密接检测系统训练和密接检测系统使用两部分，本发明能够做到在联邦学习环境下，用户之间通过蓝牙信号传输的接触数据始终保存在边缘用户终端，保护了用户数据及隐私安全；通过利用循环神经网络学习蓝牙密接信号与距离之间的关联性，学习得到密接时间推断模型，通过输入蓝牙信号序列数据得到不同距离区间下的密接时间；本发明基于强化学习的参数融合方法通过使用多agent强化学习方法，学习在联邦学习环境参数融合过程中边缘用户终端的权重选择，保证了在不同训练场景下能得到最大的模型精度。
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G16 | 特别适用于特定应用领域的信息通信技术 |
| ----G16H | 医疗保健信息学，即专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术 |
| ------G16H50/00 | 专门适用于医疗诊断，医学模拟或医疗数据挖掘的ICT；专门适用于检测、监测或建模流行病或传染病 |
| --------G16H50/80 | .用于检测、监测或模拟流行病或传染病，例如流感 |