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申请/专利权人:国网信息通信产业集团有限公司;国网新疆电力有限公司;国网信通亿力科技有限责任公司;国网新疆电力有限公司信息通信公司;国家电网有限公司
摘要:本发明涉及一种基于模幂优化的安全轻量化数据交互系统,针对现有终端数据交互方法难以有效兼顾安全性和轻量化需求的问题,提出了基于模幂优化的数据安全轻量化交互机制,以电力隐私数据分类作为数据交互的典型应用代表进行建模,并构建了边端协同的交互系统,依据数据特性、网络条件,基于联邦迁移学习,首先解决了数据异构、需求异构场景下的电力数据个性化分类需求,构建基于剪枝算法的模型压缩方案,有效减少训练过程中模型参数的传输量,缓解智能电力终端设备数据交互效率低下问题。
主权项:1.一种基于模幂优化的安全轻量化数据交互系统,其特征在于,包括:智能电力终端,用于收集与电力相关的数据;云服务器,用于负责收集边缘节点传输的模型参数数据,根据安全聚合算法对模型参数数据进行聚合,对学习过程中的加密数据进行解密,计算得到新的模型参数数据用于对全局模型的更新;边缘节点,从云服务器获取边缘侧局部模型,利用智能电力终端获取的数据对所述局部模型进行训练;所述边缘节点将训练后的模型参数加密后发送至云服务器;边缘节点基于云服务器更新后的全局模型、局部模型和与电力相关的数据,进行电力隐私数据分类模型的训练,以及在电力隐私数据分类模型的训练过程,利用迁移学习的思想进行个性化的模型训练。
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