[发明专利]基于SVD算法的异构联邦学习矿井电磁辐射趋势跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于SVD算法的异构联邦学习矿井电磁辐射强度趋势跟踪方法，首先针对联邦学习客户端内数据不均衡问题提出异构模型联邦学习算法，通过在服务器内设置异构中央模型供客户端选择以提高本地模型精度；针对本地模型参数上传通讯代价问题，提出先使用SVD算法分解参数矩阵得到对应奇异值矩阵，随后将其上传至中央服务器内进行聚合更新的高效通讯算法；最后各客户端利用更新后的本地模型提取本地数据特征，利用该特征与真实数据值训练ESN网络执行趋势跟踪。本发明能够在保护数据隐私的前提下实现多传感器采集电磁辐射强度的趋势跟踪，能够提升各客户端趋势跟踪精度并降低框架所需的通讯代价。