南方电网科学研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司林晓明获国家专利权
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龙图腾网获悉南方电网科学研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司申请的专利一种基于联邦学习的智能车联网流数据隐私保护方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118921191B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410928285.9，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于联邦学习的智能车联网流数据隐私保护方法和系统是由林晓明;钱斌;林伟斌;王宗义;王吉;周密;罗奕;李富盛设计研发完成，并于2024-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于联邦学习的智能车联网流数据隐私保护方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于联邦学习的智能车联网流数据隐私保护方法和系统，通过在基于联邦学习的智能车联网框架中，将框架中生成的流数据采用成对相似性策略进行新旧训练样本的替换，同时采用动态数据存储策略保持本地训练数据的总大小不变；其中，成对相似性策略是将新生成的流数据中数据点相似性满足预设相似条件的数据点作为需要替换的数据点，替换到训练样本中；动态数据存储策略为利用缓冲区存储新生成的流数据以及替换的旧数据点。本发明采用成对相似性策略和动态数据存储策略，使用流数据中的样本来替换原始数据集中的相似样本并保持训练样本数量不变，通过保持数据分布不变来解决灾难性遗忘的问题，同时也保证了联邦学习训练过程的有效收敛。
本发明授权一种基于联邦学习的智能车联网流数据隐私保护方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的智能车联网流数据隐私保护方法，其特征在于，在基于联邦学习的智能车联网框架中，将框架中生成的流数据采用成对相似性策略进行新旧训练样本的替换，同时采用动态数据存储策略保持本地训练数据的总大小不变； 其中，所述成对相似性策略是在作为训练样本的旧的流数据中，将与新生成的流数据之间数据点相似性满足预设相似条件的数据点作为需要替换的数据点，将新生成的流数据中对应数据点替换到所述训练样本中； 所述动态数据存储策略为利用缓冲区存储新生成的流数据以及替换的旧数据点； 所述成对相似性策略采用下式确定数据样本之间的相似性概率，如下： ； 式中，表示样本i和j之间的相似性概率，和分别表示从j到i和从i到j的相似度，是温度超参数，zi、zj和zh分别表示数据样本i、j和h的特征表示，nk是第k个节点上的样本数目。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南方电网科学研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司，其通讯地址为：510663 广东省广州市萝岗区科学城科翔路11号J1栋3、4、5楼及J3栋3楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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