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基于联邦学习的故障预测方法及系统
申请人信息
- 申请人:上海零数众合信息科技有限公司
- 申请人地址:200135 上海市浦东新区中国(上海)自由贸易试验区峨山路101号C3幢
- 发明人: 上海零数众合信息科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于联邦学习的故障预测方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311368228.1 |
| 申请日 | 2023/10/20 |
| 公告号 | CN117474119A |
| 公开日 | 2024/1/30 |
| IPC主分类号 | G06N20/00 |
| 权利人 | 上海零数众合信息科技有限公司 |
| 发明人 | 孙银银; 赵宁; 兰春嘉 |
| 地址 | 上海市浦东新区中国(上海)自由贸易试验区峨山路101号C3幢 |
摘要文本
上海零数众合信息科技有限公司获取“一种透气窗帘布”专利技术，来源：百度搜索专利查询网 。本发明公开了一种基于联邦学习的故障预测方法及系统，其中该方法包括：获取检测目标在发起方的第一数据集与在合作方的第二数据集，计算第一数据集与第二数据集的ID交集，根据ID交集及各方本地数据集得到发起方原始数据集与合作方原始数据集；对发起方、合作方原始数据集进行数据处理，得到发起方待用数据集及合作方待用数据集；根据发起方待用数据集与合作方待用数据集进行相关性分析及特征选择，得到发起方训练数据集与合作方训练数据集；根据发起方训练数据集与合作方训练数据集进行模型训练，得到故障预测模型，采用故障预测模型对检测目标进行故障预测，得到预测结果，在保护用户隐私安全前提下增加建模的维度，提高了故障预测准确率。
专利主权项内容
1.一种基于联邦学习的故障预测方法，其特征在于，包括：获取检测目标在发起方的第一数据集与在合作方的第二数据集，计算所述第一数据集与第二数据集的ID交集，根据所述ID交集及各方本地数据集分别得到发起方原始数据集与合作方原始数据集；对所述发起方原始数据集及合作方原始数据集进行数据交互及数据处理，得到发起方待用数据集及合作方待用数据集；根据所述发起方待用数据集与合作方待用数据集进行相关性分析及特征选择，得到发起方训练数据集与合作方训练数据集；根据所述发起方训练数据集与合作方训练数据集进行模型训练，得到故障预测模型，采用所述故障预测模型对所述检测目标进行故障预测，得到所述检测目标的故障结果。