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本发明提供一种基于联邦学习的设备异常监测方法、系统、存储介质及终端，包括以下步骤：获取设备功能单元对应的关联性设备；获取所述关联性设备的关联性属性集合，基于各个设备的先验重要特征集合和所述关联性属性集合构建设备功能单元属性集合；获取训练好的目标场景下的用于设备异常监测的联邦学习模型；基于训练好的目标场景下的联邦学习模型和所述设备功能单元属性集合监测设备是否异常。本发明的基于联邦学习的设备异常监测方法、系统、存储介质及终端基于联邦学习技术实现工业设备的实时异常监测，准确度高，时效性好。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112862347 A
(43)申请公布日 2021.05.28
(21)申请号 202110231853.6
(22)申请日 2021.03.02
(71)申请人 同济大学
地址 20
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