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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于联邦学习的制造生产线产品质量预测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：CN115700597B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202110838448.0，技术领域涉及：G06N3/0442；该发明授权一种基于联邦学习的制造生产线产品质量预测方法是由葛宁;贾航;韩晓旭;张莉;刘怡设计研发完成，并于2021-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦学习的制造生产线产品质量预测方法在说明书摘要公布了：一种基于联邦学习的制造生产线产品质量预测方法，包括：获取各生产线产品制造过程中的传感器数据，对所述传感器数据进行特征提取，构建各生产线的本地输入特征矩阵；各生产线根据本地输入特征矩阵和本生产线的产品质量标签构建本地训练集；服务器向各生产线发送初始产品质量预测模型，各生产线基于本地训练集采用前向传播的联邦训练方法对所述产品质量预测模型进行训练，并将训练过程中的模型参数加密发送至服务器；服务器对所有模型参数进行融合；各生产线根据融合后的模型参数更新本地产品质量预测模型；在满足训练要求时，停止训练得到训练好的产品质量预测模型；基于所述训练好的产品质量预测模型，对待预测产品进行质量预测。

本发明授权一种基于联邦学习的制造生产线产品质量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的制造生产线产品质量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取各生产线产品制造过程中的传感器数据，对所述传感器数据进行特征提取，构建各生产线的本地输入特征矩阵；各生产线根据本地输入特征矩阵和本生产线的产品质量标签构建本地训练集； 服务器向各生产线发送初始产品质量预测模型，各生产线基于本地训练集采用前向传播的联邦训练方法对所述产品质量预测模型进行训练，并将训练过程中的模型参数加密发送至服务器；服务器对所有模型参数进行融合；各生产线根据融合后的模型参数更新本地产品质量预测模型；在满足训练要求时，停止训练得到训练好的产品质量预测模型； 基于所述训练好的产品质量预测模型，对待预测产品进行质量预测； 所述产品质量预测模型包括LSTM网络层；所述模型参数包括LSTM网络层的隐状态、细胞状态和更新参数； 各生产线基于本地训练集采用前向传播的联邦训练方法对所述产品质量预测模型进行训练，将训练后的模型参数发送至服务器，包括： 各生产线从服务器获得其所有上游生产线上一时刻的隐状态；将所述上游生产线上一时刻的隐状态与本生产线上一时刻的隐状态聚合，得到历史隐状态信息； 各生产线从服务器获得其最接近上游生产线的上一时刻的细胞状态；将所述最接近上游生产线的上一时刻的细胞状态与本生产线上一时刻的细胞状态聚合，得到历史细胞状态信息； 基于所述历史隐状态信息、所述历史细胞状态信息和本地训练集，计算得到当前时刻本生产线LSTM网络层的隐状态、细胞状态以及所述产品质量预测模型的输出结果； 基于所述产品质量预测模型的输出结果和质量标签计算所述产品质量预测模型的更新参数；将所述当前时刻本生产线LSTM网络层的隐状态、细胞状态和所述更新参数发送至服务器。

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