一种基于联邦学习的制造业装备故障监测模型训练系统
实质审查的生效
摘要

本发明属于计算机应用技术领域,具体公开一种基于联邦学习的制造业装备故障监测模型训练系统,包括:装备,设置有至少一个,用于收集自身运行状态数据,并处理后形成本地故障监测模型;聚合服务器,设置有一个,用于聚合各装备本体上传的本地故障监测模型参数,生成全局故障监测模型参数并发送给各装备;所述装备与聚合服务器双向信号连接。将联邦学习用于制造业装备故障监测模型训练方法上,能够在保障装备的数据隐私和安全的条件下训练故障监测模型,提高故障监测模型的精确度;联邦学习可在不获取装备数据的条件下,训练并优化故障监测模型,从而提高模型的精确率,避免调取用户装备数据,进而避免被他人将数据出于商业目的而利用,甚至滥用。

基本信息
专利标题 :
一种基于联邦学习的制造业装备故障监测模型训练系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114330740A
申请号 :
CN202111549090.6
公开(公告)日 :
2022-04-12
申请日 :
2021-12-17
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
王爱玲谢海琴卞旭辉宋文君徐衍萍徐小文
申请人 :
青岛鹏海软件有限公司
申请人地址 :
山东省青岛市崂山区松岭路169号1号楼
代理机构 :
北京同辉知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 :
赵丹
优先权 :
CN202111549090.6
主分类号 :
G06N20/00
IPC分类号 :
G06N20/00  G06F21/60  G06Q10/00  G06Q10/06  G06Q50/04  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N20/00
机器学习
法律状态
2022-04-29 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 20/00
申请日 : 20211217
2022-04-12 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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