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申请/专利权人：重庆大学

摘要：本发明涉及仪器仪表技术领域，特别涉及一种基于数据混合式自主共享的仪器仪表数据异常检测方法。对于数据安全性要求不高的企业，可以通过云服务器进行仪器仪表的数据异常检测，对于数据安全性要求较高的企业，可以通过本地服务器进行仪器仪表的数据异常检测。本发明中，子检测模型可获取主检测模型的模型参数，在缺少训练数据的情况下依然可以保持高检测准确度。主检测模型更新时，以一轮通信作为一次训练，使主检测模型具有长期的迭代更新能力，随着使用时间的增长，主检测模型的检测能力会逐步增强，对于新加入或训练数据量少的子检测模型，也可快速达到高检测精度。

主权项：1.一种基于数据混合式自主共享的仪器仪表数据异常检测方法，所述方法基于数据异常检测系统，所述异常检测系统包括云服务器和若干本地服务器；所述本地服务器，均独立获取并存储本地仪器仪表采集的本地数据；所述云服务器，与所有本地服务器数据交互，构建有用于数据异常检测的主检测模型；其特征在于，本地服务器采用包括云检测或本地检测方式完成本地数据的异常检测；云检测：本地服务器将本地数据传输至云服务器，云服务器通过接收到的本地数据训练主检测模型，并通过主检测模型完成各本地服务器的本地数据的异常检测；本地检测：需要本地检测方式的每个本地服务器均构建一个独属的子检测模型，云服务器将主检测模型的模型参数下发本地服务器，覆盖本地服务器的子检测模型，本地服务器通过本地数据训练子检测模型，并通过子检测模型完成本地服务器的本地数据的异常检测；本地检测方法中，主检测模型的模型参数，获取方法如下：云服务器向若干被选中的本地服务器传输主检测模型的初始化模型参数；被选中的本地服务器将初始化模型参数输入子检测模型，本地服务器通过本地历史数据训练子检测模型，获取子检测模型更新后的子检测模型参数；本地服务器将子检测模型参数上传至云服务器，由此完成一轮云服务器与本地服务器的一轮通信；云服务器将接收到的所有子检测模型参数后，分别设计每个子检测模型参数的权重；云服务器加权子检测模型参数，获取主检测模型的模型参数；分别设计每个子检测模型参数的权重，参考内容包括：主检测模型参数与每个子检测模型参数的损失、子检测模型参数与更新后子检测模型参数的损失以及本地服务器训练子检测模型时的数据量；分别设计每个子检测模型参数的权重，具体方法如下：主检测模型参数与每个子检测模型参数的损失、子检测模型参数与更新后子检测模型参数的损失以及本地服务器训练子检测模型时的数据量，数学表达如下： 式中，表示第t轮通信时，主检测模型参数与第I个子检测模型参数的损失；表示第t轮通信时，第I个子检测模型参数与更新后第I个子检测模型参数的损失；nI表示I个子检测模型的训练数据量；为第t轮通信生成一个权重分配行动为t轮通中第i个子检测模型参数的权重，数学表示如下： 定义： 式中，at为第t轮通信的行动，μ为高斯分布的均值，σ为高斯分布的方差；针对每个行动，计算行动对应的奖励函数，设计奖励函数数学表达如下： 对于第t+1轮通信，主检测模型获取第t轮通信时的所有子检测模型的结果聚合来自所有客户端的来得到状态st+1；状态st+1被输入到使用的policynetwork策略网络π获得行动at+1，该网络参数的层数、学习率根据经验来进行设定；提取若干经验at,st,rt,st+1；采用主价值网络Q-network对提取的经验进行优先级排序，优先级函数为δt＝rt+γQst+1,at-Qst,at；使用梯度下降的方法更新主价值网络Q-network，即 其中，B为在经验缓冲区抽取的一批经验数量；使用梯度上升法更新主策略网络π，即最后将更新传输到主价值网络。

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百度查询： 重庆大学 一种基于数据混合式自主共享的仪器仪表数据异常检测方法