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龍圖騰網(wǎng)恭喜合肥工業(yè)大學(xué)申請的專利基于改進(jìn)的聯(lián)邦蒸餾算法的電熔鎂爐控制系統(tǒng)工況診斷方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114742315B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-10發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210481109.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2433；該發(fā)明授權(quán)基于改進(jìn)的聯(lián)邦蒸餾算法的電熔鎂爐控制系統(tǒng)工況診斷方法是由李帷韜;李俊辰;童倩倩;顧嘉欽;孫偉;李奇越;張倩設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-05-05向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于改進(jìn)的聯(lián)邦蒸餾算法的電熔鎂爐控制系統(tǒng)工況診斷方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)的聯(lián)邦蒸餾算法的電熔鎂爐控制系統(tǒng)工況診斷方法，包括：1、第m個客戶端構(gòu)建初始的電熔鎂爐模型Fm并從聯(lián)邦中心服務(wù)器下載公共圖像集Data0；2、第m個客戶端對公共圖像集Datam進(jìn)行圖預(yù)處理，得到序殘差圖像序列Vm；3、將Vm輸入至模型進(jìn)行訓(xùn)練；4、將Data0輸入訓(xùn)練好的本地模型，得到預(yù)測向量并上傳至聯(lián)邦中心服務(wù)器以完成聚合，并將參數(shù)下發(fā)；5、客戶端按照改進(jìn)的聯(lián)邦蒸餾算法進(jìn)行本地模型訓(xùn)練；6、利用訓(xùn)練好的電熔鎂爐改進(jìn)模型通過t時刻測試圖像判斷電熔鎂爐是否處于異常狀態(tài)。本發(fā)明能實現(xiàn)電熔鎂爐控制系統(tǒng)工況診斷方法，從而能提高電熔鎂爐控制系統(tǒng)工況診斷的準(zhǔn)確性和提高企業(yè)數(shù)據(jù)隱私的安全性。

本發(fā)明授權(quán)基于改進(jìn)的聯(lián)邦蒸餾算法的電熔鎂爐控制系統(tǒng)工況診斷方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于改進(jìn)的聯(lián)邦蒸餾算法的電熔鎂爐控制系統(tǒng)工況診斷方法，其特征是應(yīng)用于由M個客戶端和聯(lián)邦中心服務(wù)器所組成的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，所述聯(lián)邦中心服務(wù)器存儲有未標(biāo)記的公共圖像集、所述M個客戶端中存儲有有標(biāo)記圖像集；所述電熔鎂爐控制系統(tǒng)工況診斷方法是按如下步驟進(jìn)行：步驟1、第m個客戶端構(gòu)建初始的電熔鎂爐模型，并從所述聯(lián)邦中心服務(wù)器下載公共圖像集；步驟2、定義模型本地的訓(xùn)練周期為E和訓(xùn)練輪數(shù)為i，并初始化i=1；定義第i-1輪訓(xùn)練的電熔鎂爐初始模型的參數(shù)為，并隨機(jī)初始化；步驟3、第m個客戶端對有標(biāo)記圖像集進(jìn)行圖像灰度一致性變換處理后再進(jìn)行時序殘差圖像的提取，得到時序殘差圖像序列；步驟4、所述第m個客戶端將時序殘差圖像序列輸入第i-1輪訓(xùn)練的電熔鎂爐初始模型中，并采用隨機(jī)梯度下降算法對所述電熔鎂爐模型的參數(shù)進(jìn)行更新，得到第i輪訓(xùn)練的電熔鎂爐本地模型的參數(shù)；步驟5、將i+1賦值給i后，判斷iE是否成立，如成立，則表示模型本地訓(xùn)練完成，得到訓(xùn)練好的電熔鎂爐本地模型，否則，返回步驟4順序執(zhí)行；步驟6、所述第m個客戶端將公共圖像集輸入至已訓(xùn)練好的電熔鎂爐本地模型中，并輸出所述公共圖像集中所有n個電熔鎂爐工況樣本數(shù)據(jù)的預(yù)測向量，并上傳至所述聯(lián)邦中心服務(wù)器；其中，表示第j個電熔鎂爐工況樣本數(shù)據(jù)，表示第m個客戶端的預(yù)測向量中第j個電熔鎂爐工況樣本數(shù)據(jù)的預(yù)測概率；步驟7、所述聯(lián)邦中心服務(wù)器利用式1將所述M個客戶端在所述公共圖像集中第j個電熔鎂爐工況樣本數(shù)據(jù)的預(yù)測向量進(jìn)行匯總，得到第j個電熔鎂爐工況樣本數(shù)據(jù)的預(yù)測概率，從而利用按照式2得到全局共享的預(yù)測向量； 1 2步驟8、所述聯(lián)邦中心服務(wù)器通過多廣播通道向所有M個客戶端廣播所述全局共享的預(yù)測向量；步驟9、初始化訓(xùn)練輪數(shù)i=1；并隨機(jī)初始化；步驟10、所述第m個客戶端將全局共享的預(yù)測向量和公共圖像集輸入第i-1輪訓(xùn)練的電熔鎂爐初始模型中，并利用式3-式6對所述電熔鎂爐本地模型的參數(shù)進(jìn)行更新，從而得到第i輪訓(xùn)練的電熔鎂爐本地模型的參數(shù)； 3 4 5 6式3中，S為帶有溫度系數(shù)T的softmax函數(shù)，為K-L散度；式4中，為符號函數(shù)，表示第m個客戶端的有標(biāo)記圖像集中第j個電熔鎂爐工況樣本數(shù)據(jù)是否屬于類別c，若,則表示第j個電熔鎂爐工況樣本數(shù)據(jù)的類別屬于類別c，若，表示第j個電熔鎂爐工況樣本數(shù)據(jù)的類別不屬于類別c；C為類別數(shù)；式5中，為損失函數(shù)的權(quán)重，T為溫度系數(shù)；式6中，為知識蒸餾的學(xué)習(xí)率；為梯度；步驟11、將i+1賦值給i后，判斷iE是否成立，如成立，則表示完成基于改進(jìn)的聯(lián)邦蒸餾算法的本地訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的電熔鎂爐改進(jìn)模型，否則，返回步驟10順序執(zhí)行；步驟12、所述第m個客戶端通過攝像機(jī)采集t時刻的原始視頻片段，并得到第m個客戶端的本地待分類圖像集；步驟13、將所述本地待分類圖像集輸入至訓(xùn)練好的電熔鎂爐改進(jìn)模型中進(jìn)行工況診斷，并輸出預(yù)測結(jié)果，從而根據(jù)所述預(yù)測結(jié)果判斷t時刻電熔鎂爐是否處于異常狀態(tài)，若異常，則通過報警器進(jìn)行報警提示。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人合肥工業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：230009 安徽省合肥市包河區(qū)屯溪路193號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。