[发明专利]一种基于联邦学习的非侵入式设备状态识别方法及装置在审
| 申请号： | 202210001823.0 | 申请日： | 2022-01-04 |
| 公开（公告）号： | CN114462501A | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 薛广涛;童侠通;潘昊 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F21/60;G06F21/64;G06F9/50 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 蔡彭君 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于联邦学习的非侵入式设备状态识别方法及装置，方法包括：在多个本地用户节点中布置非侵入式设备数据采集系统，对本地用户节点中干路的总电流数据进行高频采样，对本地用户节点中各并联分路的功率数据进行低频采样；构建历史数据集；构建深度学习神经网络，将特征提取子网络布置在本地用户节点中，将设备预测子网络布置在云端；通过历史数据集训练深度学习神经网络，训练过程中本地用户节点与云端通过加密算法进行数据传输；使用训练得到的识别模型对设备状态进行识别。与现有技术相比，本发明解决了数据可靠性问题，解决了高频采样下存在的数据传输瓶颈问题，解决了在训练和预测过程中的用户隐私安全问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 侵入 设备 状态 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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