申请/专利权人：上海零数众合信息科技有限公司

申请日：2023-08-04

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN117252287B

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q10/0639;G06Q50/06;G06N20/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2024.01.05#实质审查的生效;2023.12.19#公开

摘要：本发明公开一种基于联邦皮尔逊相关性分析的指标预测方法及系统。其中，该方法包括：对数据集进行标准化；对标准数据集进行分片；在可信执行环境计算乘法对；计算第一公共参数和第二公共参数；根据公共参数计算第一分片相关系数和第二分片相关系数；根据第一分片相关系数和第二分片相关系数计算联邦相关系数；根据联邦相关系数进行联邦皮尔逊相关性分析；根据分析结果确定模型训练数据，并采用模型训练数据训练联邦学习模型；通过所述联邦学习模型进行指标预测；所述指标包括：故障性能指标、盈利指标。本发明在可信执行环境计算乘法对，减少了使用密文计算的通信开销并提升性能，另外在性能上，可以分区并行执行计算任务，大大提升计算效率。

主权项：1.一种基于联邦皮尔逊相关性分析的指标预测方法，其特征在于，包括：S1、将纵向联邦学习中的发起方的第一数据集X进行标准化得到第一标准数据集X’，合作方的第二数据集Y进行标准化得到第二标准数据集Y’；其中，所述第一数据集X包括：风速、有功功率、发电机转速、对风角、风机低速轴承温度、风机高速轴承温度、风机驱动端轴承温度、风机自由端轴承温度、齿轮箱油温度；所述第二数据集Y包括：不同工况下齿轮箱的设计温度；S2、发起方根据第一随机数据集R0对X’进行分片得到第一分片数据集X0’，合作方将共享的R0作为第二分片数据集X1’；合作方根据第二随机数据集R1对Y’进行分片得到第三分片数据集Y0’，发起方将共享的所述R1作为第四分片数据集Y1’；S3、可信执行环境根据第三随机数据集a0、第四随机数据集b0、第五随机数据集a1和第六随机数据集b1计算得到乘积数据集c；根据所述c随机生成与所述c矩阵相同大小的第一生成数据集c0；根据所述c和所述c0计算得到第二生成数据集c1；发起方共享a0、b0，获取可信执行环境发送的c0；合作方共享a1、b1，获取可信执行环境发送的c1；S4、合作方根据X1’、a1以及共享的发起方的X0’和a0的和值计算得到第一公共参数；发起方根据Y1’、b0以及共享的合作方的Y0’和b1的和值计算得到第二公共参数；S5、发起方根据a0、b0、c0、第二公共参数以及共享的第一公共参数计算得到第一分片相关系数；合作方根据a1、b1、c1、第一公共参数以及共享的第二公共参数计算得到第二分片相关系数；S6、两方分别根据各自的分片相关系数以及共享的对方的分片相关系数计算得到联邦相关系数；S7、根据所述联邦相关系数进行联邦皮尔逊相关性分析，根据分析结果确定模型训练数据，并采用模型训练数据训练联邦学习模型；S8、通过所述联邦学习模型进行指标预测；所述指标包括：故障性能指标；所述S2包括：发起方生成的第一随机种子发送给合作方，发起方和合作方根据所述第一随机种子生成第一随机数据集R0；发起方根据所述第一随机数据集R0对所述第一标准数据集X’进行分片，得到第一分片数据集X0’；合作方将所述第一随机数据集R0作为第二分片数据集X1’；合作方生成的第二随机种子发送给发起方，发起方和合作方根据所述第二随机种子生成第二随机数据集R1；合作方根据所述第二随机数据集R1对所述第二标准数据集Y’进行分片，得到第三分片数据集Y0’；发起方将所述第二随机数据集R1作为第四分片数据集Y1’；所述乘积数据集c根据以下公式计算： ；所述第二生成数据集c1根据以下公式计算：c1=c-c0；其中，a0为第三随机数据集，a1为第五随机数据集，b0为第四随机数据集，b1为第六随机数据集，c为乘积数据集，c0为第一生成数据集，c1为第二生成数据集；所述第一公共参数根据以下公式计算：X’+a=X0’+a0+X1’+a1；其中，X’+a为第一公共参数，X0’为第一分片数据集，a0为第三随机数据集，X1’为第二分片数据集，a1为第五随机数据集；所述第二公共参数根据以下公式计算：Y’+b=Y0’+b1+Y1’+b0；其中，Y’+b为第二公共参数，Y0’为第三分片数据集，b1为第六随机数据集，Y1’为第四分片数据集，b0为第四随机数据集；所述第一分片相关系数根据以下公式计算： ；其中，corr0为第一分片相关系数，c0为第一生成数据集，a0为第三随机数据集，b0为第四随机数据集，X’+a为第一公共参数，Y’+b为第二公共参数；所述第二分片相关系数根据以下公式计算： ；其中，corr1为第二分片相关系数，c1为第二生成数据集，a1为第五随机数据集，b1为第六随机数据集，X’+a为第一公共参数，Y’+b为第二公共参数。

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权利要求：

百度查询： 上海零数众合信息科技有限公司 一种基于联邦皮尔逊相关性分析的指标预测方法及系统

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