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基于改进联邦学习长尾数据的故障诊断研究
目录
1.内容简述................................................3
1.1背景及意义...........................................3
1.2国内外研究现状.......................................4
1.3文章结构.............................................5
2.改进联邦学习技术概述....................................7
2.1联邦学习基本概念.....................................8
2.2长尾数据特点.........................................9
2.3联邦学习在故障诊断中的应用..........................10
3.基于改进联邦学习长尾数据的故障诊断模型.................10
3.1改进联邦学习算法....................................12
3.1.1模型概况........................................14
3.1.2模型改进策略....................................14
3.1.3算法实现步骤....................................16
3.2长尾数据的预处理与处理方法..........................17
3.2.1数据预处理......................................18
3.2.2长尾数据处理策略................................19
3.3模型训练与优化......................................20
3.3.1训练数据分配....................................21
3.3.2模型参数优化....................................22
3.3.3模型评估与调整..................................23
4.实验与验证.............................................24
4.1实验环境与数据集....................................26
4.1.1实验环境........................................26
4.1.2数据集介绍......................................26
4.2基于改进联邦学习的故障诊断模型实验..................27
4.2.1模型对比实验....................................29
4.2.2参数敏感性分析..................................30
4.3实验结果与分析......................................31
4.3.1模型准确率对比..................................32
4.3.2故障诊断性能分析................................33
4.3.3模型泛化能力评估................................35
5.案例分析...............................................36
5.1案例一..............................................38
5.1.1故障数据集介绍..................................38
5.1.2故障诊断过程....................................39
5.2案例二..............................................41
5.2.1故障数据集介绍.....................
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