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公开(公告)号：CN1453080A
公开(公告)日：2003-11-05
申请号：CN03128925.8
申请日：2003-05-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: B21C37/06
Abstract: 一种制备大规格精密异形管材的方法属于金属及复合材料领域。方法分为两个阶段，即喷射成形工艺阶段和半固态成形工艺阶段，具体如下：第一阶段采用喷射成形制备半固态浆料，金属熔体通过非限制式二级雾化器和高压气体雾化形成稳定而密集的液滴喷射流，沉积物表面温度和喷射流在沉积前的物理状态存在最佳范围，在线控制工艺参数，始终满足最佳沉积状态，喷射流沉积在基底芯管表面，制备大直径、大厚度管坯；第二阶段为半固态成形，沉积管坯在感应线圈内按照设定的曲线快速加热，然后去除氧化皮，压入成形模具。本发明喷射成形半固态浆料生产效率高，半固态成形的管材规格大、形状极其复杂、尺寸精确、组织精细，成形工艺参数允许变动范围宽。
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公开(公告)号：CN119761530A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411789972.3
申请日：2024-12-06
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本公开提供一种采用全局方差缩减策略的联邦学习方法、装置及系统，其中，方法，应用于客户端，包括：接收服务器端发送的全局模型；根据全局模型对本地模型初始化；将本地训练数据输入经过初始化的本地模型，进行模型训练，确定经过模型训练的本地模型和本地模型的损失函数；根据本地模型的损失函数，基于反向传播对经过模型训练的本地模型进行更新处理；在更新处理的次数达到预设阈值时，确定本通信轮次的本地模型改变量；根据本通信轮次的本地模型改变量，确定本地模型改变量的差异量。通过本公开，在客户端计算本地模型改变量的差异量，保护客户端的数据隐私，减少客户端导致的模型方差，提高全局模型的收敛速率和泛化表现。
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公开(公告)号：CN119227804A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411330680.3
申请日：2024-09-24
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本公开提供一种基于互信息正则化的联邦学习后验推断方法及系统，其中，方法，应用于客户端，包括：接收经过初始化的全局模型或者更新的全局模型；根据经过初始化的全局模型或者更新的全局模型，对本地模型进行初始化，确定经过初始化的本地模型以及本地模型的先验概率分布；采用本地数据对经过初始化的本地模型进行模型训练，确定本地模型的损失函数；根据本地模型的损失函数，基于反向传播对本地模型进行第一更新处理；根据从预设的正态分布中采样的高斯噪声对本地模型进行第二更新处理；确定本地模型改变量；将本地模型改变量发送至服务器端。通过本公开，引入全局模型与数据的互信息正则化，缓解后验估计中的偏差，提高全局模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN1218793C
公开(公告)日：2005-09-14
申请号：CN03128925.8
申请日：2003-05-29
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种制备大规格精密异形管材的方法属于金属及复合材料领域。方法分为两个阶段，即喷射成形工艺阶段和半固态成形工艺阶段，具体如下：第一阶段采用喷射成形制备半固态浆料，金属熔体通过非限制式二级雾化器和高压气体雾化形成稳定而密集的液滴喷射流，沉积物表面温度和喷射流在沉积前的物理状态存在最佳范围，在线控制工艺参数，始终满足最佳沉积状态，喷射流沉积在基底芯管表面，制备大直径、大厚度管坯；第二阶段为半固态成形，沉积管坯在感应线圈内按照设定的曲线快速加热，然后去除氧化皮，压入成形模具。本发明喷射成形半固态浆料生产效率高，半固态成形的管材规格大、形状极其复杂、尺寸精确、组织精细，成形工艺参数允许变动范围宽。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116777015A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310788877.0
申请日：2023-06-30
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06N20/20 , G06V10/42 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种基于全局特征共享的个性化联邦学习方法、装置及系统。基于全局特征共享的个性化联邦学习方法应用于客户端，包括：接收服务器发送的全局特征提取器模型和全局特征；根据全局特征提取器模型和本地分类器模型，初始化本地模型；将本地图像数据输入经过初始化的本地模型进行模型训练，确定本地模型的损失函数，损失函数包括本地图像数据的训练标签和真实标签之间的交叉熵损失、条件互信息正则项；根据本地模型的损失函数，基于反向传播对本地模型进行第一更新处理；当本地模型收敛时，确定目标本地模型。本公开通过引入全局特征和条件互信息正则项，共享全局特征，提高本地模型的泛化表现，并防止本地模型的过拟合。
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公开(公告)号：CN1209217C
公开(公告)日：2005-07-06
申请号：CN03117066.8
申请日：2003-05-22
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种控制往复喷射成形工艺属于合金及复合材料领域。方法如下：合金熔体在重力作用下进入雾化区域，采用非限制式、非扫描、二级雾化器，通过雾化器将合金熔体粉碎，形成稳定而密集的液滴喷射流，连续沉积的合金液滴充分熔合，快速凝固，使液滴带电并在电场中飞向基底，精确控制沉积室内的气压，未粘结的粉尘通过排风口及时排除，在线控制工艺参数，始终满足最佳沉积状态。本发明工艺解决了背景技术中存在的问题，获得的有益效果是：沉积坯凝固速率达104～K/s，平均晶粒度0.9～20μm，同时，致密度高、层界面缺陷少，材料收得率大幅度提高，适宜制备大规格的沉积坯。
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公开(公告)号：CN1472025A
公开(公告)日：2004-02-04
申请号：CN03117066.8
申请日：2003-05-22
Applicant: 上海交通大学
IPC: B22F3/115
Abstract: 一种控制往复喷射成形工艺属于合金及复合材料领域。方法如下：合金熔体在重力作用下进入雾化区域，采用非限制式、非扫描、二级雾化器，通过雾化器将合金熔体粉碎，形成稳定而密集的液滴喷射流，连续沉积的合金液滴充分熔合，快速凝固，使液滴带电并在电场中飞向基底，精确控制沉积室内的气压，未粘结的粉尘通过排风口及时排除，在线控制工艺参数，始终满足最佳沉积状态。本发明工艺解决了背景技术中存在的问题，获得的有益效果是：沉积坯凝固速率达104～K/s，平均晶粒度0.9～20μm，同时，致密度高、层界面缺陷少，材料收得率大幅度提高，适宜制备大规格的沉积坯。
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公开(公告)号：CN119761531A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411789975.7
申请日：2024-12-06
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06N20/00
Abstract: 本公开提供一种联邦学习方法及系统，其中，方法，应用于客户端，包括：接收服务器端发送的全局控制变量和全局模型；根据全局模型初始化本地模型，确定经过初始化的本地模型；将本地训练数据输入经过初始化的本地模型进行模型训练，确定本地模型的损失函数；根据本地模型的损失函数，基于反向传播和模型差异减少算法对本地模型进行更新处理，确定更新的本地模型；在本地模型进行预设次数的更新处理后，根据末次更新的本地模型和经过初始化的本地模型，确定本地模型改变量。通过本公开，在客户端引入模型差异减少算法，减少模型差异，避免本地模型过拟合，保护数据隐私，提高全局模型的收敛速率。
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公开(公告)号：CN119272834A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411325736.6
申请日：2024-09-23
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于NAG模拟的联邦学习稳定加速方法，在客户端，接收服务器的全局加速项和全局模型；根据全局模型初始化本地模型；将本地训练数据输入本地模型进行训练，确定本地模型的损失函数，并基于反向传播和全局加速项，获得本地加速项，对本地模型进行更新；在更新定次数之后，将更新末次和初始的模型作差，确定本地模型目标改变量。在服务器端，包括：接收客户端的模型改变量；通过聚合所有模型改变量更新全局模型；基于聚合结果更新全局加速项。同时提供一种相应的联邦学习方法。本发明极大提高全局模型的收敛速率，并通过减少模型差异避免本地模型过拟合，且不会泄露客户端的数据隐私，能够适应各种分布式应用场景。
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