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公开(公告)号：CN112906859B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202110111529.0
申请日：2021-01-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G01M13/045
Abstract: 本发明请求保护一种用于轴承故障诊断的联邦学习算法，其特征在于，所述算法运行于多个本地节点与一个聚合节点，包括以下步骤：步骤1、每个本地节点对传感器网络的数据进行汇聚，并对传感器的数据采用分时、分区、采样、归一化在内的预处理；步骤2、采用卷积神经网络模型对预处理后的数据进行训练；步骤3、当训练完成后，根据改进聚合策略判断是否满足聚合条件，如果满足则此轮训练结束；然后，计算本地模型的F1分数；最后，对模型参数、F1分数和样本总数进行同态加密并发送到聚合节点；步骤4、聚合节点在接收到所有本地节点发送的信息后，对信息进行解密，然后根据F1分数加权策略对所有本地模型进行加权和聚合，得到一个新的初始模型并发送给本地节点。
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公开(公告)号：CN112906859A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110111529.0
申请日：2021-01-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G01M13/045
Abstract: 本发明请求保护一种用于轴承故障诊断的联邦学习算法，其特征在于，所述算法运行于多个本地节点与一个聚合节点，包括以下步骤：步骤1、每个本地节点对传感器网络的数据进行汇聚，并对传感器的数据采用分时、分区、采样、归一化在内的预处理；步骤2、采用卷积神经网络模型对预处理后的数据进行训练；步骤3、当训练完成后，根据改进聚合策略判断是否满足聚合条件，如果满足则此轮训练结束；然后，计算本地模型的F1分数；最后，对模型参数、F1分数和样本总数进行同态加密并发送到聚合节点；步骤4、聚合节点在接收到所有本地节点发送的信息后，对信息进行解密，然后根据F1分数加权策略对所有本地模型进行加权和聚合，得到一个新的初始模型并发送给本地节点。
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公开(公告)号：CN112464672A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011344407.8
申请日：2020-11-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/284 , G06F16/242 , G16Y40/20
Abstract: 本发明请求保护一种在物联网边缘设备中构建语义模型的优化方法，其包括以下步骤：物联网领域本体的构建步骤、数据标注步骤、RDF数据存储步骤及RDF数据推理步骤；其中，物联网领域本体的构建步骤是构建表示物联网中传感器节点信息、执行设备信息、环境状态在内的概念和数据以及他们的属性、关系；数据标注步骤是将传感器网络节点的数据流，执行设备的数据流转换成RDF格式数据；RDF数据存储步骤是将数据标注之后的数据进行持久化的本地存储；RDF数据推理是利用推理机将标注后的RDF数据进行前项链推理，得到知识间的隐含关系，同时利用规则推理实现对特定事件的策略生成。同时提出了一种适用于物联网设备的本体构建方法和优化语义推理过程的模式选择算法。
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公开(公告)号：CN112365014A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011254335.8
申请日：2020-11-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于GA‑BP‑CBR的工业设备故障诊断系统及方法，包括：GA‑BP神经网络模块、案例推理CBR网络模块、结果修正模块及输出模块，其中,输入模块输入故障训练数据集给神经网络模块，GA‑BP神经网络模块训练出预分类网络，同时将案例描述通过CBR案例推理，形成案例库文件；利用训练好的预分类网络的输出结果对案例建立索引，将原案例库划分为若干个子案例库，诊断时，先将测试数据输入训练好的预分类网络，根据网络的输出，在相应的子案例库中寻找相似案例集，最后结果修正模块对得到的案例集参照神经网络的输出进行评价修正，得到最终的诊断结果。本发明减少了故障诊断检索时间并且提高了生产效率。
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