[发明专利]一种空气分离装置自动变负荷系统中联邦增量学习方法在审
| 申请号： | 202210763361.6 | 申请日： | 2022-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN115169591A | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 周凤华;张行东;刘金龙;王志威;陈志虎;崔宏立;王淑勇;胡凯 | 申请（专利权）人： | 中国空分工程有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天欣专利事务所(普通合伙) 33209 | 代理人： | 梁斌 |
| 地址： | 310000 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种结构设计合理的空气分离装置自动变负荷系统中联邦增量学习方法，在联邦学习中引入增量学习，帮助各客户端在初步只有少量类时先训练数据，之后增加类时可以逐步添加进行学习，在面对新的任务和数据时不再需要重新进行训练。本发明第一个模块为联邦增量学习模块，先从各个客户端各提取相同样本数进行预训练，考虑到重新训练的成本损失，在传统的联邦学习框架上加入iCaRL策略，可应对训练任务动态变化且用户数据相互保密。本发明第二个模块为双重注意力机制，考虑到大样本客户端对最终模型训练结果的影响以及模型聚合时，特征不平衡难捉补，在客户端设计一种通道注意力神经网络模型，在全局模型设计基于特征注意力机制的联邦聚合算法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 空气 分离 装置 自动 负荷 系统 联邦 增量 学习方法 | ||
【主权项】：
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