| 专利号 | 2024118914307 | 申请日 | 2024-12-20 | 专利名称 | 基于主成分分析的工业物联网联邦学习方法及系统 |
| 授权日 | 2026-03-31 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 吕洪涛;刘之恒;刘磊;崔立真;郭伟 |
| 主分类号 | G06N20/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本公开提供了基于主成分分析的工业物联网联邦学习方法及系统，涉及智能工业制造及模型估值技术领域，包括：获取所有工厂参与者上传的模型参数，利用模型参数构建模型参数矩阵；采用主成分分析法对模型参数矩阵进行数据降维，并计算模型参数矩阵的协方差矩阵，对协方差矩阵使用特征值分解获取模型参数矩阵的主成分；基于模型参数矩阵的主成分计算特定本地模型与其他本地模型之间的相似度和差异度；根据计算得到的相似度和差异度结果，将相似度和差异度中的最小值作为模型贡献度；基于模型贡献度，使用类SoftMax函数进行转化并计算对应的权重，将模型贡献度转化得到的权重应用于聚合全局模型，从而得到新权重下的全局模型。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 互联网与云计算、大数据服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
