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公开(公告)号：CN119374044A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411770194.3
申请日：2024-12-04
Applicant: 吉林大学
IPC: F17D5/06 , G06F18/2433 , G06F18/241 , G06N3/0455 , G06N3/094 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的供水管网泄漏检测方法，包括：步骤一、服务器初始化联邦学习全局模型参数和客户权重分配向量，并分发联邦学习全局模型参数；步骤二、客户端接收联邦学习全局模型参数，并使用本地数据进行基于USAD的本地训练，得到联邦学习本地模型参数并上传至服务器；步骤三、服务器通过最小化交叉损失熵得到的权值对联邦学习本地模型参数进行聚合，得到更新的联邦学习全局模型参数并分发给每个客户端；重复步骤二至步骤三，直达联邦学习全局模型收敛或达到预设的迭代次数，得到优化的联邦学习全局模型；步骤四、所述服务器将待检测管网数据集输入到优化的联邦学习全局模型中，得到异常评分，判断是否检测到泄漏。
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