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申请/专利权人：慧之安信息技术股份有限公司

摘要：本发明提出了基于MQTT面向工业物联网的联邦学习通信方法和系统。所述基于MQTT面向工业物联网的联邦学习通信方法包括：利用联邦学习需求信息和通信需求信息对工业物联网场景中的用户终端的联邦学习模型进行训练；当工业物联网的用户终端产生需要进行传输的数据信息时，通过用户终端的联邦学习模型进行数据压缩，获得压缩后的数据包；将所述压缩后的数据包利用MQTT协议发送至工业物联网对应的物联网平台上。所述系统包括与所述方法步骤对应的模块。

主权项：1.基于MQTT面向工业物联网的联邦学习通信方法，其特征在于，所述基于MQTT面向工业物联网的联邦学习通信方法包括：利用联邦学习需求信息和通信需求信息对工业物联网场景中的用户终端的联邦学习模型进行训练；当工业物联网的用户终端产生需要进行传输的数据信息时，通过用户终端的联邦学习模型进行数据压缩，获得压缩后的数据包；将所述压缩后的数据包利用MQTT协议发送至工业物联网对应的物联网平台上；其中，利用联邦学习需求信息和通信需求信息对工业物联网场景中的用户终端的联邦学习模型进行训练，包括：提取工业物联网场景中的联邦学习需求信息；提取采用MQTT协议进行通信的通信需求信息；在工业物联网的用户终端采集本地数据，并利用本地数据对联邦学习对应的学习模型进行训练；其中，在工业物联网的用户终端采集本地数据，并利用本地数据对联邦学习对应的学习模型进行训练，包括：控制所述工业物联网的用户终端采集用户终端对应的本地数据；对所述本地数据进行数据清洗，获得数据清洗后的本地数据，并将所述数据清洗后的本地数据作为样本数据，形成样本数据集；根据所述工业物联网的用户终端对应的联邦学习需求信息和通信需求信息从所述工业物联网的数据库中调取与所述用户终端的联邦学习需求信息和通信需求信息对应的联邦学习模型，作为目标学习模型；将所述目标学习模型发送至对应的用户终端；所述用户终端利用所述样本数据集对接收到的目标学习模型进行训练，获得训练后的目标学习模型；其中，数据清洗过程中的异常值识别和剔除的过程如下：步骤一：设需要进行异常值剔除的数据集中数据共有n个，第i个数据的值为Vi，i为数据编号，其大于等于1且小于等于n，则此n个数据的均值为： 其中Avg为此n个数据的均值；步骤二：根据步骤一的计算结果，计算此n个数据的标准差，其计算公式为： 其中Std为此n个数据的标准差；步骤三：根据步骤一和步骤二的计算结果，计算第i个数据的值为Vi的K值，其计算公式如下： 其中Ki为第i个数据的值为Vi的K值；当Ki大于3时，表明该数据为异常数据，应予以剔除；当Ki小于等于3时，表明该数据为正常数据，予以保留。

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