[发明专利]基于联邦学习的汽车生产模具优化方法、系统、设备及介质在审
| 申请号： | 202110939284.0 | 申请日： | 2021-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN113609781A | 公开（公告）日： | 2021-11-05 |
| 发明（设计）人： | 王晓虎;黄泊源;陈浩楠;汪哲逸;宋佳鑫 | 申请（专利权）人： | 广域铭岛数字科技有限公司;浙江吉利控股集团有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F21/60 |
| 代理公司： | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人： | 李铁 |
| 地址： | 401123 重庆市渝*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于联邦学习的汽车生产模具优化方法、系统、设备及介质，具体涉及汽车智能制造领域。该方法包括：从参与联邦学习的多个参与方获取各个工厂加密训练的汽车生产的模具模型；依次对加密的模具模型进行解密处理与预处理，得到各个参与方的训练数据形成训练数据集合；将参与方进行组合得到至少一个参与方组合，根据参与方组合的不同选择相应训练数据集合进行训练得到对应的融合模型；对融合模型进行质量评估，根据质量评估结果选择相应的融合模型融合优化得到联邦学习模型；将所述联邦学习模型发送至请求方，请求方根据联邦学习模型进行本地训练以更新模具模型。本发明采用联邦学习对数据进行隔离，不会泄漏数据，能够确保数据安全。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 汽车 生产 模具 优化 方法 系统 设备 介质 | ||
【主权项】：
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