南京理工大学;江苏第二师范学院李骏获国家专利权
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龙图腾网获悉南京理工大学;江苏第二师范学院申请的专利一种基于自平衡联邦学习的不平衡数据故障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：CN119807831B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411783610.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于自平衡联邦学习的不平衡数据故障诊断方法是由李骏;廖振伟;夏鹏程;倪艺洋;时龙设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于自平衡联邦学习的不平衡数据故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自平衡联邦学习的不平衡数据故障诊断方法，属于人工智能和边缘计算相结合的技术领域，包括以下步骤：S1、获取客户端数据并监控客户端数据是否存在不平衡现象；S2、数据增强；S3、共享生成器与判别器的权值；S4、中介训练调度；S5、中介服务器调度客户端训练模型；S6、联邦学习服务器对模型参数聚合；S7、聚合后的模型参数返回给中介服务器，开启下一轮同步训练；S8、客户端获得准确度结果。本发明采用上述的一种基于自平衡联邦学习的不平衡数据故障诊断方法，该方法通过梯度监控、数据增强和中介训练调度技术，能够有效解决数据不平衡问题，提高故障诊断模型的精度和稳定性。
本发明授权一种基于自平衡联邦学习的不平衡数据故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自平衡联邦学习的不平衡数据故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获得客户端数据，并进行数据预处理，监控器对所述客户端数据进行梯度监控； S2、若发现所述客户端数据出现数据不平衡现象，则进行数据增强； S3、采用生成器权值和判别器权值共享的方法改善模型训练的不平衡情况； S4、采用中介训练调度降低数据不平衡产生的影响； S5、中介服务器将待更新模型参数发送给客户端，进行本地训练，并将更新后的模型参数返回给中介服务器； S6、中介服务器接收到更新后的模型参数后，将更新后的模型参数发送给等待的训练客户端，直到所有客户端完成一轮训练后，中介服务器再将更新后的模型参数发送到联邦学习服务器进行模型参数聚合； S7、联邦学习服务器使用联邦平均算法聚合S6中获得的模型参数，并将聚合后的模型参数发送给中介服务器，开始下一轮训练； S8、训练完成后，客户端得到分类准确度结果。
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