[发明专利]一种基于联邦增量学习的工业物联网数据共享方法有效
| 申请号： | 202110693388.8 | 申请日： | 2021-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN113469370B | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 刘晶;董志红;季海鹏;王岩 | 申请（专利权）人： | 河北工业大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 天津企兴智财知识产权代理有限公司 12226 | 代理人： | 蒋宏洋 |
| 地址： | 300450 天津*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于联邦增量学习的工业物联网数据共享方法，包括下述步骤：S1.工厂子端学习状态监控子模块负责监控工厂子端学习状态如参数深度值与增量样本数量；S2.工厂子端加权计算子模块根据学习状态信息计算对应样本的增量加权；S3.工厂子端参数修正子模块将工厂子端上传的模型参数根据增量加权进行修正；S4.行业联合端等级值计算子模块计算工厂子端对应等级值；S5.行业联合端等级值排序子模块对工厂子端等级值进行排序，并选择参与本次模型参数聚合的参与子集；S6.行业联合端参数更新子模块对属于参与子集的工厂子端根据修正完的模型参数进行行业联合模型参数更新。本发明所提供的技术方案，既考虑了联合训练中数据分布不均衡问题又兼顾了对新增状态数据的融合，满足了基于工业增量数据的行业联合模型持续优化的需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 增量 学习 工业 联网 数据 共享 方法 | ||
【主权项】：
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