[发明专利]基于全局鲁棒加权的联邦域泛化故障诊断方法及系统有效
| 申请号： | 202310218371.6 | 申请日： | 2023-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN115952442B | 公开（公告）日： | 2023-06-13 |
| 发明（设计）人： | 宋艳;从霄;李沂滨;贾磊;王代超;崔明 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06F18/241 | 分类号： | G06F18/241;G06F18/214;G06F18/21;G06N20/20 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 王雪 |
| 地址： | 266237 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明属于故障诊断领域，提供一种基于全局鲁棒加权的联邦域泛化故障诊断方法及系统，包括每个所述源域客户端利用本地源域训练数据集训练接收到全局模型，并更新参数以形成新的本地模型；源域客户端将更新后的本地模型、提取的网络特征以及标签发送给中心服务器；中心服务器基于提取的网络特征，以不同分类器对不同特征的分类结果为性能度量，并以分类损失计算权重进行模型聚合；中心服务器将聚合后的全局模型发送到目标域客户端进行故障诊断。本发明的全局鲁棒加权策略在进行本地模型聚合时，不同本地模型的分类网络对不同本地模型的特征提取网络提取的特征进行分类，每个本地模型在进行聚合时的权重与分类结果有直接关系。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 全局 加权 联邦 泛化 故障诊断 方法 系统 | ||
【主权项】：
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