[發明專利]一種基于區塊鏈和聯邦學習的物聯網設備故障檢測方法在審
| 申請號： | 202011087722.7 | 申請日： | 2020-10-12 |
| 公開（公告）號： | CN112183764A | 公開（公告）日： | 2021-01-05 |
| 發明（設計）人： | 王志鵬;張衛山;李兆桐 | 申請（專利權）人： | 中國石油大學（華東） |
| 主分類號： | G06N20/00 | 分類號： | G06N20/00;G06K9/62;G16Y30/10;G16Y40/10;G16Y40/20;G16Y40/50 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 國省代碼： | 山東;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 區塊 聯邦 學習 聯網 設備 故障 檢測 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于區塊鏈和聯邦學習的物聯網設備故障檢測方法，其特征在于邊緣節點負責采集數據預處理后進行模型訓練及預測，融合節點負責模型融合以及全局模型下發，每個邊緣節點創建Merkle樹存儲在區塊鏈上，包括以下步驟：
步驟(1)、邊緣節點采集數據，對數據進行預處理，存儲在邊緣數據庫中；
步驟(2)、邊緣服務器對邊緣數據庫中的數據進行數據錨定，創建Merkle樹，并將根節點存儲在區塊鏈中；
步驟(3)、邊緣服務器利用邊緣數據庫中的數據進行多模態的模型訓練，經過預測評判后生成本地模型；
步驟(4)、邊緣節點向融合節點上傳本地模型，融合節點接收本地模型利用CDW_FedAvg算法開始進行模型集成，生成新的全局模型；
步驟(5)、融合節點向邊緣節點發送全局模型，邊緣節點利用全局模型進行預測，并將預測結果加密發送給融合節點；
步驟(6)、融合節點接收預測結果進行數據解密，并將解密結果保存至預測結果數據庫中。
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