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龙图腾网恭喜合肥工业大学申请的专利基于改进的联邦蒸馏算法的电熔镁炉控制系统工况诊断方法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：CN114742315B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210481109.6，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于改进的联邦蒸馏算法的电熔镁炉控制系统工况诊断方法是由李帷韬;李俊辰;童倩倩;顾嘉钦;孙伟;李奇越;张倩设计研发完成，并于2022-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进的联邦蒸馏算法的电熔镁炉控制系统工况诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进的联邦蒸馏算法的电熔镁炉控制系统工况诊断方法，包括：1、第m个客户端构建初始的电熔镁炉模型Fm并从联邦中心服务器下载公共图像集Data0；2、第m个客户端对公共图像集Datam进行图预处理，得到序残差图像序列Vm；3、将Vm输入至模型进行训练；4、将Data0输入训练好的本地模型，得到预测向量并上传至联邦中心服务器以完成聚合，并将参数下发；5、客户端按照改进的联邦蒸馏算法进行本地模型训练；6、利用训练好的电熔镁炉改进模型通过t时刻测试图像判断电熔镁炉是否处于异常状态。本发明能实现电熔镁炉控制系统工况诊断方法，从而能提高电熔镁炉控制系统工况诊断的准确性和提高企业数据隐私的安全性。

本发明授权基于改进的联邦蒸馏算法的电熔镁炉控制系统工况诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的联邦蒸馏算法的电熔镁炉控制系统工况诊断方法，其特征是应用于由M个客户端和联邦中心服务器所组成的网络环境中，所述联邦中心服务器存储有未标记的公共图像集、所述M个客户端中存储有有标记图像集；所述电熔镁炉控制系统工况诊断方法是按如下步骤进行：步骤1、第m个客户端构建初始的电熔镁炉模型，并从所述联邦中心服务器下载公共图像集；步骤2、定义模型本地的训练周期为E和训练轮数为i，并初始化i=1；定义第i-1轮训练的电熔镁炉初始模型的参数为，并随机初始化；步骤3、第m个客户端对有标记图像集进行图像灰度一致性变换处理后再进行时序残差图像的提取，得到时序残差图像序列；步骤4、所述第m个客户端将时序残差图像序列输入第i-1轮训练的电熔镁炉初始模型中，并采用随机梯度下降算法对所述电熔镁炉模型的参数进行更新，得到第i轮训练的电熔镁炉本地模型的参数；步骤5、将i+1赋值给i后，判断iE是否成立，如成立，则表示模型本地训练完成，得到训练好的电熔镁炉本地模型，否则，返回步骤4顺序执行；步骤6、所述第m个客户端将公共图像集输入至已训练好的电熔镁炉本地模型中，并输出所述公共图像集中所有n个电熔镁炉工况样本数据的预测向量，并上传至所述联邦中心服务器；其中，表示第j个电熔镁炉工况样本数据，表示第m个客户端的预测向量中第j个电熔镁炉工况样本数据的预测概率；步骤7、所述联邦中心服务器利用式1将所述M个客户端在所述公共图像集中第j个电熔镁炉工况样本数据的预测向量进行汇总，得到第j个电熔镁炉工况样本数据的预测概率，从而利用按照式2得到全局共享的预测向量； 1 2步骤8、所述联邦中心服务器通过多广播通道向所有M个客户端广播所述全局共享的预测向量；步骤9、初始化训练轮数i=1；并随机初始化；步骤10、所述第m个客户端将全局共享的预测向量和公共图像集输入第i-1轮训练的电熔镁炉初始模型中，并利用式3-式6对所述电熔镁炉本地模型的参数进行更新，从而得到第i轮训练的电熔镁炉本地模型的参数； 3 4 5 6式3中，S为带有温度系数T的softmax函数，为K-L散度；式4中，为符号函数，表示第m个客户端的有标记图像集中第j个电熔镁炉工况样本数据是否属于类别c，若,则表示第j个电熔镁炉工况样本数据的类别属于类别c，若，表示第j个电熔镁炉工况样本数据的类别不属于类别c；C为类别数；式5中，为损失函数的权重，T为温度系数；式6中，为知识蒸馏的学习率；为梯度；步骤11、将i+1赋值给i后，判断iE是否成立，如成立，则表示完成基于改进的联邦蒸馏算法的本地训练，得到训练好的电熔镁炉改进模型，否则，返回步骤10顺序执行；步骤12、所述第m个客户端通过摄像机采集t时刻的原始视频片段，并得到第m个客户端的本地待分类图像集；步骤13、将所述本地待分类图像集输入至训练好的电熔镁炉改进模型中进行工况诊断，并输出预测结果，从而根据所述预测结果判断t时刻电熔镁炉是否处于异常状态，若异常，则通过报警器进行报警提示。

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