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机器学习装置、数据处理系统、推理装置以及机器学习方法.pdf
2023-05-23
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本发明提供一种不依赖于作业者的经验等便能高精度地掌握流体压力驱动阀中的异常和异常征兆的机器学习装置等。机器学习装置(200)应用于包括主阀(11)、驱动主阀(11)的驱动装置(12)以及针对驱动装置(12)控制驱动流体(A)的供排的电磁阀(1)的流体压力驱动阀(10),该机器学习装置(200)具备:学习用数据集存储单元(202),其存储多组由输入数据和输出数据构成的学习用数据集,所述输入数据包括规定期间的主阀(11)的阀开度的时序数据和驱动流体(A)的电磁阀输出侧压力的时序数据,所述输出数据由与输入数据建
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本说明书实施例公开了数据共享的机器学习方法和机器学习装置。所述方法包括：使用本地原始数据进行本地学习，得到本地模型；对本地原始数据和/或本地模型进行加密，得到加密共享内容；将加密共享内容发送给共享学习平台，以供共享学习平台根据多个数据提供方的提供的加密共享内容在可信执行环境中生成共享模型；从共享学习平台获取共享模型。本说明书实施例的方法和装置可以利用多个数据提供方的数据实现机器学习，在学习过程中，可以很好地实现保证数据的安全和用户的隐私。
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