[发明专利]基于联邦学习的高低压电动机数据处理方法、系统及装置有效
| 申请号： | 201911365903.9 | 申请日： | 2019-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN111143308B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 季振山;刘少清;王勇;陈春华 | 申请（专利权）人： | 许昌中科森尼瑞技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/176 | 分类号： | G06F16/176;G06F16/2458;G06F18/214;G06N20/00 |
| 代理公司： | 郑州华隆知识产权代理事务所(普通合伙) 41144 | 代理人： | 经智勇 |
| 地址： | 461000 河南省许昌市*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于联邦学习的高低压电机数据处理方法、系统和装置。方法包括：获取训练样本；训练模型类型确定后，启动内置于联邦计算节点装置的训练算法，提取特征独立训练；训练结果加密上传到云服务器上进行汇总计算，云服务器同态加密计算出平均梯度和各自的损失，并仍然以加密方式返回给各计算节点装置，解密后更新各装置模型，多次重复直至模型稳定。预测电机运行状态时根据最优模型，对传输到装置的实时波形数据进行预测对应的电机故障状态。本发明采用联邦学习的框架，能够较好地保护各个企业的隐私数据，同时提升模型训练的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 高低 压电 动机 数据处理 方法 系统 装置 | ||
【主权项】：
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