[发明专利]一种基于联邦学习的多设备状态监测方法在审
| 申请号： | 202110253451.6 | 申请日： | 2021-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN113033772A | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 于泽沛;张卫山;包致成 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06F21/60;G06F21/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 设备 状态 监测 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于联邦学习的多设备状态监测方法，其特征在于，数据预处理模块、子节点模型训练模块、中心节点模型融合模块、模型回传模块、故障监测模块，包括以下步骤：
步骤(1)：子节点的数据通过数据预处理模块进行清洗，剔除空数据、无效数据和重复数据；
步骤(2)：预处理完毕的数据在各自子节点进行模型训练；
步骤(3)：将步骤(2)训练得到的模型上传到中心节点，中心节点根据子节点模型的效果进行筛选并融合；
步骤(4)：中心节点融合的模型回传到各子节点，子节点根据中心节点模型继续训练；
步骤(5)：子节点使用训练的模型对设备运行状态进行监测，分析故障情况。
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