多厂协同故障识别
融合生成对抗网络与联邦学习，在保护各工厂数据隐私的前提下训练更高质量的信息物理异常检测模型。
Yaxin, Liao · Wang, Yingze · 崔琪楣 · Chen, Kwang Cheng · Nan, Guoshun · Tao, Xiaofeng
IEEE Transactions on Industrial Informatics 2025
生成对抗网络被用于数据填补，从而恢复因无线通信错误导致的缺失数据，减轻由无线通信引起的异常。
联邦学习使得多个协作工厂之间能够在不共享原始数据的前提下联合使用丰富的隐私保护数据集。
嵌入模糊聚类加速以加快工厂选择算法，从而在大规模多工厂运行中实现高效训练和实时物理异常检测。