技术编号：37932208
提示：您尚未登录，请点 登 陆 后下载，如果您还没有账户请点 注 册 ，登陆完成后，请刷新本页查看技术详细信息。本发明涉及一种信息瓶颈联邦学习方法，专门设计用于智能制造领域中的高精度故障诊断。该方法针对存在域漂移数据的智能制造环境，利用信息瓶颈原理对各生产线的客户端的数据表征进行压缩和提取，从而有效地识别和分析故障。通过学习不同客户端间的不变特征，本发明能够显著提高全局模型在故障诊断任务中的预测精度。特别是在处理不同客户端数据分布差异较大时，本方法能有效克服由于域漂移引起的学习难题，实现对关键故障信息的准确提取。这不仅提升了故障诊断的准确性，也为智能制造领域中的分布式协同故障诊断提供了强大的技术支持。背景...
注意：该技术已申请专利，请尊重研发人员的辛勤研发付出，在未取得专利权人授权前，仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权，增加技术思路，做技术知识储备，不适合论文引用。
请注意，此类技术没有源代码，用于学习研究技术思路。