[發(fā)明專利]基于橫向聯(lián)合學(xué)習(xí)的設(shè)備故障預(yù)測(cè)模型構(gòu)建方法和設(shè)備

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110047694.4
• 申請(qǐng)日: 2021-01-14
• 公開（公告）號(hào): CN114764650A
• 公開（公告）日: 2022-07-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 何博睿
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 新智數(shù)字科技有限公司
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q50/06;G06N20/00;G06N3/08
• 代理公司: 北京嘉科知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11687
• 代理人: 楊波

1.一種基于橫向聯(lián)合學(xué)習(xí)的設(shè)備故障預(yù)測(cè)模型構(gòu)建方法，其特征在于，包括：

獲取多個(gè)設(shè)備的特征數(shù)據(jù)，所述特征數(shù)據(jù)包括具有標(biāo)簽的特征數(shù)據(jù)或/和不具有標(biāo)簽的特征數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述多個(gè)設(shè)備的特征數(shù)據(jù)，建立橫向聯(lián)合學(xué)習(xí)任務(wù)；

根據(jù)所述橫向聯(lián)合學(xué)習(xí)任務(wù)，使用所述設(shè)備各自的所述特征數(shù)據(jù)對(duì)至少包括所述具有標(biāo)簽的特征數(shù)據(jù)的損失函數(shù)和所述不具有標(biāo)簽的特征數(shù)據(jù)的損失函數(shù)相加得到的目標(biāo)損失函數(shù)的模型進(jìn)行訓(xùn)練；

根據(jù)所述訓(xùn)練的結(jié)果建立得到用于所述設(shè)備故障預(yù)測(cè)的目標(biāo)模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于橫向聯(lián)合學(xué)習(xí)的設(shè)備故障預(yù)測(cè)模型構(gòu)建方法，其特征在于，所述根據(jù)所述多個(gè)設(shè)備的特征數(shù)據(jù)，建立橫向聯(lián)合學(xué)習(xí)任務(wù)，包括：

確定聯(lián)合學(xué)習(xí)的聯(lián)合方；

確定各個(gè)設(shè)備的特征數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，并將各所述數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)作為聯(lián)合學(xué)習(xí)參與方；

根據(jù)所述參與方和聯(lián)合方，建立橫向聯(lián)合學(xué)習(xí)任務(wù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于橫向聯(lián)合學(xué)習(xí)的設(shè)備故障預(yù)測(cè)模型構(gòu)建方法，其特征在于，所述根據(jù)所述橫向聯(lián)合學(xué)習(xí)任務(wù)，使用所述設(shè)備各自的所述特征數(shù)據(jù)對(duì)至少包括所述具有標(biāo)簽的特征數(shù)據(jù)的損失函數(shù)和所述不具有標(biāo)簽的特征數(shù)據(jù)的損失函數(shù)相加得到的目標(biāo)損失函數(shù)的模型進(jìn)行訓(xùn)練：包括：

基于橫向聯(lián)合學(xué)習(xí)框架，對(duì)所述具有標(biāo)簽的特征數(shù)據(jù)建立預(yù)測(cè)模型；

利用建立的所述預(yù)測(cè)模型對(duì)不具有標(biāo)簽的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到所述不具有標(biāo)簽的特征數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)值；

將預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)得到的所有預(yù)測(cè)值按照從小到大的順序排序，選擇排序靠前和排序靠后的部分預(yù)測(cè)值，將所述選取的預(yù)測(cè)值和所述選取的預(yù)測(cè)值對(duì)應(yīng)的不具有標(biāo)簽的特征數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述具有標(biāo)簽的特征數(shù)據(jù)和所述樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建目標(biāo)模型；

根據(jù)所述橫向聯(lián)合學(xué)習(xí)框架，對(duì)所述目標(biāo)模型的損失函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，其中，所述目標(biāo)模型的損失函數(shù)至少包括所述具有標(biāo)簽的特征數(shù)據(jù)的損失函數(shù)和所述不具有標(biāo)簽的特征數(shù)據(jù)的損失函數(shù)相加。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于橫向聯(lián)合學(xué)習(xí)的設(shè)備故障預(yù)測(cè)模型構(gòu)建方法，其特征在于，所述目標(biāo)模型的損失函數(shù)，還包括：所述具有標(biāo)簽的特征數(shù)據(jù)的損失函數(shù)加成權(quán)重系數(shù)后與所述不具有標(biāo)簽的特征數(shù)據(jù)的損失函數(shù)相加。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于橫向聯(lián)合學(xué)習(xí)的設(shè)備故障預(yù)測(cè)模型構(gòu)建方法，其特征在于，所述根據(jù)所述橫向聯(lián)合學(xué)習(xí)框架，對(duì)所述目標(biāo)模型的損失函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，其中，所述目標(biāo)模型的損失函數(shù)至少包括所述具有標(biāo)簽的特征數(shù)據(jù)的損失函數(shù)和所述不具有標(biāo)簽的特征數(shù)據(jù)的損失函數(shù)相加，包括：

基于橫向聯(lián)合學(xué)習(xí)框架，參與方將根據(jù)所述具有標(biāo)簽的特征數(shù)據(jù)和不具有標(biāo)簽的特征數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)值建立的目標(biāo)模型的模型參數(shù)發(fā)送給聯(lián)合方；

所述聯(lián)合方聚合各個(gè)參與方發(fā)送的模型參數(shù)進(jìn)行模型更新后，將更新后的模型參數(shù)發(fā)送給各個(gè)參與方；

各參與方對(duì)聯(lián)合方更新后的模型參數(shù)，對(duì)目標(biāo)模型進(jìn)行更新，其中，所述目標(biāo)模型的損失函數(shù)至少包括所述具有標(biāo)簽的特征數(shù)據(jù)的損失函數(shù)和所述不具有標(biāo)簽的特征數(shù)據(jù)的損失函數(shù)相加；

根據(jù)更新后的目標(biāo)模型，對(duì)不具有標(biāo)簽的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)值；

返回將預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)得到的所有預(yù)測(cè)值按照從小到大的順序排序，選擇排序靠前和排序靠后的部分預(yù)測(cè)值，將所述選取的預(yù)測(cè)值和所述選取的預(yù)測(cè)值對(duì)應(yīng)的不具有標(biāo)簽的特征數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，進(jìn)行迭代訓(xùn)練，直到使所述目標(biāo)模型收斂或迭代達(dá)到終止條件為止。

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于橫向聯(lián)合學(xué)習(xí)的設(shè)備故障預(yù)測(cè)模型構(gòu)建方法，其特征在于，所述選擇排序靠前和排序靠后的部分預(yù)測(cè)值，包括：選擇排序前5-15％和排序后5-10％的預(yù)測(cè)值。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于橫向聯(lián)合學(xué)習(xí)的設(shè)備故障預(yù)測(cè)模型構(gòu)建方法，其特征在于，所述設(shè)備包括：相同類型的設(shè)備或相同型號(hào)的設(shè)備。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于橫向聯(lián)合學(xué)習(xí)的設(shè)備故障預(yù)測(cè)模型構(gòu)建方法，其特征在于，所述設(shè)備包括相同類型的鍋爐或相同型號(hào)的鍋爐。