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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明涉及分布式时序数据分裂序列学习方法、装置及计算机设备，首先在服务器上注册各患者的匿名身份和各医院的身份，定义训练的惩罚函数，初始化训练模型并按照患者的就诊序列将患者划分到不同训练组，然后合并某些训练组之后重新规划训练组的排序顺序，根据训练组将训练模型切割为对应段数后分配给相应的医院利用本地数据训练相应子模型并前向传播激活，后向传播梯度，根据下一个训练组重新切割训练模型并分配子模型给相应医院，重复上述过程直至所有训练组完成训练。通过基于惩罚损失函数合理丢弃数据和排序训练组得到合适的训练组集合，再结合灵活的模型切割和分裂学习，实现隐私保护和高性能低开销的分布式时序数据学习。
主权项：1.一种分布式时序数据分裂序列学习方法，其特征在于，包括步骤：获取各患者的匿名身份和各医院的身份，指示各医院初始化本地数据库并定义训练的惩罚函数；初始化基于长短期记忆网络的训练模型并分别按照各患者的就诊序列将各患者划分到不同训练组；所述训练模型为多LSTM单元的模型；根据使惩罚函数值下降最多的合并方式对所有训练组进行合并处理；对合并处理后的所有训练组进行重新规划，确定使惩罚函数值最小的训练组排序顺序，获得最终有序的训练组集合；从所述训练组集合中随机选取第一个训练组，根据第一个训练组将训练模型切割为多段子模型并按切割顺序分配给所述第一个训练组的相应医院；其中，根据第一个训练组的患者对应的就诊序列的长度，将所述训练模型从LSTM单元连接处切割为对应数目的子模型，各段子模型用于指示各相应医院利用本地数据进行模型训练、前向传播激活和后向传播梯度的计算；根据下一个训练组对应的训练模型切割情况，通知所述第一个训练组的相应医院将训练后的子模型回传；根据下一个训练组重新切割训练模型后，进入下一个训练组对应的模型训练；当所有训练组完成训练时，通知所有医院将训练后的子模型回传并拼接还原出完整的训练模型，完成对各医院各患者的就诊序列分裂学习；训练后的所述训练模型用于在保护患者的就诊序列隐私的前提下关联分布在各医院的就诊序列。
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百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 分布式时序数据分裂序列学习方法、装置及计算机设备
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