买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉慧铁科技股份有限公司申请的专利基于分布式的铁路异常检测模型协同训练方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121388957B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511975705.X，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于分布式的铁路异常检测模型协同训练方法及系统是由程广玉;王伟;王炜设计研发完成，并于2025-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分布式的铁路异常检测模型协同训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及协同训练技术领域，具体涉及基于分布式的铁路异常检测模型协同训练方法及系统。其方法包括：获取铁路多维时序监测数据并计算各维度特征之间的格兰杰因果关系，利用社区发现算法将多维时序监测数据拆分为相互独立的视图一和视图二，获得初始模型A和初始模型B，协同训练迭代过程中交替执行利用其中一个初始模型筛选伪标签样本以更新另一个初始模型，并在每一轮迭代中新增伪标签样本的数量，训练终止时计算初始模型A和初始模型B的预测方差，确定融合权重并对预测结果加权融合，得到异常检测结果。即本发明的方案能够将多维时序监测数据拆分为相互独立的视图、剔除噪声样本，能够获得更可靠的模型以提高检测精度。

本发明授权基于分布式的铁路异常检测模型协同训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于分布式的铁路异常检测模型协同训练方法，其特征在于，包括： 获取铁路多维时序监测数据，计算多维时序监测数据中各维度特征之间的格兰杰因果关系进行构建特征因果关系矩阵；利用社区发现算法对特征因果关系矩阵进行划分，得到相互独立的视图一特征子集和视图二特征子集，并获得社区划分的模块度得分，将多维时序监测数据拆分为视图一和视图二； 利用原始有标签数据集，分别在视图一和视图二上训练，得到初始模型A和初始模型B； 在协同训练迭代过程中，交替执行以下操作：利用其中一个初始模型对无标签数据集进行预测，筛选预测置信度高于第一预设阈值且基于无标签数据集中的k个近邻计算的局部离群因子低于第二预设阈值的样本，作为伪标签样本，将伪标签样本加入另一个初始模型的训练集进行更新；每一轮迭代中新增伪标签样本的数量与上一轮迭代结束时初始模型A和初始模型B在验证集上预测结果的一致率成反比； 当训练终止时，基于待检测数据在原始有标签数据集中的近邻样本，计算初始模型A和初始模型B在近邻样本上的预测方差，并根据预测方差的倒数确定各自的融合权重；利用融合权重对初始模型A和初始模型B的预测结果进行加权融合，得到异常检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人慧铁科技股份有限公司，其通讯地址为：710000 陕西省西安市高新区天谷七路996号国家数字出版基地A座11302室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。