[发明专利]一种基于联邦学习的工业图像故障诊断方法在审
| 申请号： | 202110250167.3 | 申请日： | 2021-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN113033624A | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00 |
| 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： | 本发明提出了一种基于联邦学习的工业图像故障诊断方法，包括如下步骤：联邦学习任务初始化，选择融合策略和初始化网络结构；接下来进行数据采集，从工业监控设备采集数据并进行数据增强和数据归一化；初始化网络训练环境，对于深度学习模型输入图像数据进行模型训练；对训练得到的模型传递到可信赖的节点，并采用指定融合策略进行模型融合；融合模型的下发，并且继续训练，确保模型收敛满足准确率的需求；然后根据训练模型进行工业图像的故障诊断。基于联邦学习的工业图像故障诊断方法，将联邦学习、深度学习方法和工业图像故障诊断相结合，并通过联邦学习聚合更多的数据用于训练，提高准确率的同时加快保障了数据安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 工业 图像 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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