[发明专利]一种面向智能车间不同智能体之间的联邦学习方法及系统有效
| 申请号： | 202110715806.9 | 申请日： | 2021-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN113255937B | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 凌婧;翟晓东;汝乐;凌涛 | 申请（专利权）人： | 江苏奥斯汀光电科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00;G06T7/73 |
| 代理公司： | 南京天翼专利代理有限责任公司 32112 | 代理人： | 朱戈胜 |
| 地址： | 210046 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明人工智能领域，尤其涉及一种面向智能车间不同智能体之间的联邦学习方法及系统，其特征在于：方法为建立图论模型，聚类客户端即机器人；对同一集群内的客户端进行联邦学习，具体为：同一集群内的各客户端进行局部模型训练，利用自身数据进行边缘计算，生成局部模型参数；基于ResNet残差网络聚合各客户端的局部模型参数生成全局模型，获得全局模型参数，提高训练精度，从而提高车间机器人识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 智能 车间 不同 之间 联邦 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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