[发明专利]基于联邦强化学习的随访监测方法、装置及相关设备在审
| 申请号： | 202111007368.7 | 申请日： | 2021-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN113723509A | 公开（公告）日： | 2021-11-30 |
| 发明（设计）人： | 廖希洋 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/02;G16H50/70 |
| 代理公司： | 深圳市赛恩倍吉知识产权代理有限公司 44334 | 代理人： | 杨毅玲;陈海云 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及人工智能技术，提供一种基于联邦强化学习的随访监测方法、装置、计算机设备与存储介质，包括：获取远端服务器中的初始随访监测模型以及聚类簇；根据随访数据训练初始随访监测模型，得到第一随访监测模型；加密处理第一随访监测模型的第一模型参数，得到加密第一模型参数集；将加密第一模型参数集输出至远端服务器中加权，得到第二模型参数；接收远端服务器输出的第二模型参数，加权第一模型参数与第二模型参数，得到目标模型参数；根据目标模型参数更新第一随访监测模型，得到目标随访监测模型；调用目标随访监测模型处理目标用户的随访数据，得到随访监测路径。本申请能够提高随访监测的准确性，促进智慧城市的快速发展。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 强化 学习 随访 监测 方法 装置 相关 设备 | ||
【主权项】：
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