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题名基于联邦增量学习的医院财务信息局域共享方法
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作者
黄一笛
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机构
北京积水潭医院
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出处
《现代科学仪器》
2023年第4期195-201,共7页
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文摘
为实现对医院财务信息的更新与共享,提出基于联邦增量学习的信息局域共享方法。首先,由粒子优化算法以寻优的方式,设臵支持向量机参数,基于改进后的支持向量机建立新增财务信息分类模型;然后,基于联邦增量学习设计财务信息更新方法,自动修正更新医院财务信息;最后,基于身份验证过程设计财务信息局域共享方法,用户需以秘密验证的方式验证自身身份,验证通过后才具备财务信息局域共享权限。实验表明:该方法可以有效保证财务数据信息安全性,且财务信息增量更新后,信息之间冗余度仅有0.01。相比于传统方法,该方法的共享时效性较高。
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关键词
联邦增量学习
医院财务
信息局域共享
财务信息分类
改进支持向量机
秘密共享
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Keywords
Federal incremental learning
Hospital finance
Local information sharing
Classification of financial information
Improved support vector machine
Secret sharing
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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