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申请/专利权人：石家庄洋旺机电技术有限公司
摘要：本发明公布了一种基于深度信念网络与联邦学习的隐私保护冷连轧轧制力预测方法，首先，通过最大相关最小冗余技术对轧制数据进行特征选择。然后，构建改进后的深度信念网络轧制力预测模型，利用Leaky‑ReLURBM和自适应学习率加权对比散度算法进行无监督预训练，在深度信念网络顶部设置PLSR层，反向微调最小化特征集与标签集之间的损失。最后，在联邦学习框架下，设计了一种客户端选择机制和联邦加权聚合机制，利用局部客户端上传的模型训练损失值以及与全局模型的余弦距离选取前u％的局部客户端参与服务器聚合，通过计算局部客户端在每个迭代中的历史梯度L2范数的p百分位数作为当前迭代的裁剪阈值，实现局部客户端的动态梯度裁剪本地化差分隐私功能。
主权项：1.基于深度信念网络与联邦学习的隐私保护冷连轧轧制力预测方法，其特征在于，所述方法如下：对原始数据筛选特征集：对冷连轧轧制数据集，利用最大相关最小冗余技术对冷连轧轧制数据进行特征选择，筛选出最具代表性与预测价值的特征集；训练特征数据：通过堆叠Leaky-ReLURBM和改进自适应学习率的加权对比散度对筛选后的特征数据进行深度信念网络的无监督预训练；构建映射关系：在深度信念网络顶部集成偏最小二乘回归层，构建特征与轧制力标签之间的高效映射关系，捕捉特征与标签之间的复杂非线性关系；正则化：在对比散度算法的误差计算和微调阶段的损失函数中引入了L2正则化；模型优化：利用反向微调算法对深度信念网络进行微调，优化模型参数，最小化预测目标与实际输出之间的误差；网络部署：在联邦学习环境中，将改进后的深度信念网络部署于各个冷轧工厂，作为客户端模型；加强隐私安全：为每个客户端引入动态梯度裁剪本地差分隐私，通过计算每个迭代中梯度的L2范数，根据隐私预算和松弛项调整隐私保护强度，确保数据在参与联邦学习过程中的隐私安全；聚合机制设置：设置客户端选择机制和联邦加权聚合机制，通过利用局部客户端上传的模型训练损失值以及与全局模型的余弦距离来选取前u％的局部客户端参与服务器聚合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 石家庄洋旺机电技术有限公司 基于深度信念网络与联邦学习的隐私保护冷连轧轧制力预测方法
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