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Federatedmutual learning:a collaborative machine learning method for heterogeneous data,models,and objectives

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering 2023年第10期24卷 1390-1402页

作者： Tao SHEN Jie zhang Xinkang JIA fengda zhang Zheqi LV Kun KUANG Chao WU Fei WU College of Computer Science and Technology Zhejiang UniversityHangzhou 310027China School of Software Technology Zhejiang UniversityHangzhou 310027China School of Public Affairs Zhejiang UniversityHangzhou 310027China

Federated learning(FL)is a novel technique in deep learning that enables clients to collaboratively train a shared model while retaining their decentralized data.However,researchers working on FL face several unique challenges,especially in the context of heterogeneity.Heterogeneity in data distributions,computational capabilities,and scenarios among clients necessitates the development of customized models and objectives in FL.Unfortunately,existing works such as FedAvg may not effectively accommodate the specific needs of each client.To address the challenges arising from heterogeneity in FL,we provide an overview of the heterogeneities in data,model,and objective(DMO).Furthermore,we propose a novel framework called federated mutual learning(FML),which enables each client to train a personalized model that accounts for the data heterogeneity(DH).A“meme model”serves as an intermediary between the personalized and global models to address model heterogeneity(MH).We introduce a knowledge distillation technique called deep mutual learning(DML)to transfer knowledge between these two models on local data.To overcome objective heterogeneity(OH),we design a shared global model that includes only certain parts,and the personalized model is task-specific and enhanced through mutual learning with the meme model.We evaluate the performance of FML in addressing DMO heterogeneities through experiments and compare it with other commonly used FL methods in similar scenarios.The results demonstrate that FML outperforms other methods and effectively addresses the DMO challenges encountered in the FL setting.

关键词： Federated learning Knowledge distillation Privacy preserving Heterogeneous environment

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Federated unsupervised representation learning

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信息与电子工程前沿:英文版 2023年第8期24卷 1181-1193页

作者： fengda zhang Kun KUANG Long CHEN Zhaoyang YOU Tao SHEN Jun XIAO Yin zhang Chao WU Fei WU Yueting ZHUANG Xiaolin LI College of Computer Science and Technology Zhejiang UniversityHangzhou310027China School of Public Affairs Zhejiang UniversityHangzhou310027China Tongdun Technology Hangzhou310000China Institute of Basic Medicine and Cancer Chinese Academy of SciencesHangzhou310018China Elastic Mind.AI Technology Inc. Hangzhou310018China

To leverage the enormous amount of unlabeled data on distributed edge devices,we formulate a new problem in federated learning called federated unsupervised representation learning(FURL)to learn a common representation model without supervision while preserving data privacy.FURL poses two new challenges:(1)data distribution shift(non-independent and identically distributed,non-IID)among clients would make local models focus on different categories,leading to the inconsistency of representation spaces;(2)without unified information among the clients in FURL,the representations across clients would be misaligned.To address these challenges,we propose the federated contrastive averaging with dictionary and alignment(FedCA)algorithm.FedCA is composed of two key modules:a dictionary module to aggregate the representations of samples from each client which can be shared with all clients for consistency of representation space and an alignment module to align the representation of each client on a base model trained on public data.We adopt the contrastive approach for local model training.Through extensive experiments with three evaluation protocols in IID and non-IID settings,we demonstrate that FedCA outperforms all baselines with significant margins.

关键词： Federated learning Unsupervised learning Representation learning Contrastive learning

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基于大模型的红外图像电力设备交互式分割

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网络新媒体技术 2024年第2期13卷 53-60,67页

作者：林颖张峰达李壮壮郑文杰戈宁国网山东省电力公司电力科学研究院济南250002 国网山东省电力公司济南250001

电力系统的智能化检测已经成为现代工业生产的重要保障,而其中对日常巡检中采集的红外图像进行电力设备区域分割是电力故障诊断过程中的重要环节。然而,当前基于深度学习的电力设备红外图像分割方法需要大量人工标注的样本,像素级的人... 详细信息

电力系统的智能化检测已经成为现代工业生产的重要保障,而其中对日常巡检中采集的红外图像进行电力设备区域分割是电力故障诊断过程中的重要环节。然而,当前基于深度学习的电力设备红外图像分割方法需要大量人工标注的样本,像素级的人工标注费时费力。为此,利用可见光图像数据集中预训练得到的大模型所具有的泛化性优势,将图像分割大模型—分割任意模型(SAM)应用于红外图像的电力设备交互式分割,利用少量的用户点击输入,快速得到准确的电力设备分割结果。在本文构建的电力场景红外图像数据集中,利用模拟的用户点击对模型性能进行了评估。实验表明,本文的方法在无需额外训练的情况下能够精准地实现电力设备的交互式分割。本文的方法能够有效地帮助工作人员提高对电力设备图像的标注效率,快速构建大规模红外图像数据集,促进红外图像分割模型及故障诊断模型的训练,助力电力系统检测智能化水平的提升。

关键词：电力设备红外图像交互式分割大模型图像标注

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煤层底板采动破坏机制的岩性效应研究

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煤炭科学技术 2023年第11期51卷 166-178页

作者：张风达中煤科工开采研究院有限公司北京100013 煤炭科学研究总院开采研究分院北京100013 天地科技股份有限公司开采设计事业部北京100013

为获取不同岩性的煤层底板采动破坏特征,建立了不同内摩擦角对岩体强度影响的莫尔圆解,构建了采场端部最大底板破坏深度/采空区最大底板破坏深度的比值与内摩擦角的关联公式;运用FLAC3D数值模拟软件,分析了不同岩性条件下的煤层底板塑... 详细信息

为获取不同岩性的煤层底板采动破坏特征,建立了不同内摩擦角对岩体强度影响的莫尔圆解,构建了采场端部最大底板破坏深度/采空区最大底板破坏深度的比值与内摩擦角的关联公式;运用FLAC3D数值模拟软件,分析了不同岩性条件下的煤层底板塑性区、最大剪应力、弹性应变能分布特征;从能量积聚与耗散的角度,建立了煤层底板采动破坏形态的概化模型;最后,结合平朔19110工作面底板实测数据进行验证。研究结果表明,超前支承压力作用下底板岩性为软弱岩体易发生剪切破坏,而未发生剪切破坏的中硬岩或硬岩,在应力卸荷作用下仍存在进一步破坏的可能性;随着煤层底板岩体内摩擦角的不断增大,煤层底板采动破坏范围的最大值将逐渐由采场端部向采空区后方转移;与煤层底板岩性为中硬岩或硬岩相比,岩性为极软岩或软岩的煤层底板岩体在煤壁附近剪应力和弹性应变能存在明显的衰减,并向深部转移,导致采场端部塑性区范围较明显;将煤层底板采动破坏区域划分为能量释放区、能量承载区、能量平衡区,与煤层底板岩性为软弱或极软弱类型相比,中硬岩或硬岩类型下的煤层底板能量释放区分布范围较小甚至缺失,主要通过能量承载区和能量平衡区实现采动扰动能量的平衡。现场实测发现煤层底板岩性为细砂岩、灰岩等、未发生剪切破坏的坚硬岩体,采动卸荷作用下进一步发生破坏,并呈现出由剪切破坏转变为剪切-拉伸变形复合破坏的特征。

关键词：岩性效应煤层底板破坏机制塑性区采应破坏

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深部煤层底板岩体能量演化特征及卸荷劣化破坏机制研究

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采矿与安全工程学报 2023年第2期40卷 346-353页

作者：张风达中煤科工开采研究院有限公司北京100013 天地科技股份有限公司开采设计事业部北京100013 煤炭科学研究总院开采研究分院北京100013

为研究深部煤炭回采过程中底板岩体能量变化特征及卸荷劣化机制,开展了不同围压卸载速率下岩石力学试验,综合理论分析和实验室试验分析了不同卸载阶段的岩石损伤断裂能量、弹性模量的变化特征。研究表明:卸围压过程中的岩石变形破坏可... 详细信息

为研究深部煤炭回采过程中底板岩体能量变化特征及卸荷劣化机制,开展了不同围压卸载速率下岩石力学试验,综合理论分析和实验室试验分析了不同卸载阶段的岩石损伤断裂能量、弹性模量的变化特征。研究表明:卸围压过程中的岩石变形破坏可划分为围压卸载起始点至失稳破坏、失稳破坏到加速破坏、进入加速破坏3个阶段。在围压卸载起始点至失稳破坏阶段和失稳破坏到加速破坏阶段,相同轴压下,不同围压卸载速率对岩石弹性模量劣化程度产生的影响较小;在围压卸载起始点至失稳破坏阶段,损伤断裂能量消耗较少,但岩石弹性模量劣化程度较为明显;在失稳破坏到加速破坏阶段,弹性模量的劣化程度相比于围压卸载起始点至失稳破坏阶段趋缓,但损伤断裂能量消耗呈现增长变化趋势。在岩石进入加速破坏阶段,卸载速率越快,岩石卸围压过程中释放的损伤断裂能量越大,越易形成宏观贯穿式裂纹,煤层底板突水危险性随之增大。

关键词：卸荷劣化损伤断裂弹性模量能量

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不同加卸载路径下岩石卸荷劣化特征及机制研究

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煤炭科学技术 2022年第12期50卷 117-127页

作者：张风达张玉军于秋鸽天地科技股份有限公司开采设计事业部北京100013 煤炭科学研究总院开采研究分院北京100013 中煤科工开采研究院有限公司北京100013

为研究深部煤层底板卸荷劣化破坏机理,开展了轴压不变卸围压、加轴压卸围压、卸轴压卸围压不同加卸载应力路径下的假三轴力学试验,分析并拟合了不同应力路径下岩石弹性模量、广义泊松比与围压的变化关系;构建了岩石断裂力学模型,分析了... 详细信息

为研究深部煤层底板卸荷劣化破坏机理,开展了轴压不变卸围压、加轴压卸围压、卸轴压卸围压不同加卸载应力路径下的假三轴力学试验,分析并拟合了不同应力路径下岩石弹性模量、广义泊松比与围压的变化关系;构建了岩石断裂力学模型,分析了不同加卸载路径下,分支裂纹端部应力集中程度;从偏应力、能量、声发射事件等方面剖析了卸荷过程中岩石力学参数劣化机制。研究表明:①不同轴压加载方式下岩样的弹性模量劣化程度和泊松比变化幅度依次为加轴压>轴压保持不变>卸轴压;相同轴压不同围压卸载速率下,岩样的弹性模量劣化程度和泊松比变化幅度与卸荷速率呈正相关变化。②围压卸荷过程中,轴向加载或保持不变的应力路径相比于轴向卸载的应力路径,岩石积聚的能量增长幅度较大;在围压卸载至一定程度时,内部闭合的微裂隙和原生裂隙重新被打开,用于裂纹扩展的能量迅速增加,泊松比和弹性模量变化比例明显增大,声发射事件振铃数呈现出非线性增长的特点。③不同加卸载路径下,偏应力是诱发岩石失稳破坏的根本原因,偏应力增长越快,岩石弹性模量劣化程度和泊松比变化程度越明显。工作面附近处于压剪破坏区偏应力相对较大,岩体劣化程度相对较为严重,这与工作面底板突水事故多发生在工作面附近相一致。

关键词：岩石力学断裂力学加卸载卸荷点深部底板卸荷劣化

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采动煤层底板层次性破坏特征全空间多参量协同监测

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煤炭科学技术 2022年第2期50卷 86-94页

作者：张玉军张风达张志巍孙林李友伟中煤科工开采研究院有限公司北京100013 天地科技股份有限公司开采设计事业部北京100013 煤炭资源高效开采与洁净利用国家重点实验室北京100013

为全面获取采动煤层底板破坏演化及层次性特征,采用钻孔注水试验法(点)、钻孔窥视法(点)、钻孔分布式光纤监测法(线)、瞬变电磁法(面)4种方法,构建了煤层底板全空间点-线-面协同监测模式;根据煤层底板采动破坏程度,从裂隙导水性、拉伸... 详细信息

为全面获取采动煤层底板破坏演化及层次性特征,采用钻孔注水试验法(点)、钻孔窥视法(点)、钻孔分布式光纤监测法(线)、瞬变电磁法(面)4种方法,构建了煤层底板全空间点-线-面协同监测模式;根据煤层底板采动破坏程度,从裂隙导水性、拉伸剪切应变、采动岩层物性多参量角度,将将传统的“下三带”中的煤层底板采动导水破坏带划分为导水裂隙带、应力应变带、物性差异带;以平朔矿区9煤工作面为实测对象,监测获取了采动煤层底板全空间、动静态、多层次变形破坏特征。研究结果表明:点-线-面多参量协同监测方法在监测空间上可实现点线面动静结合监测,在监测内容上可满足直接或间接获取裂隙发育特征、导水性、应变变形以及物性等多参量的要求。钻孔注水试验法和钻孔窥视法为直接监测裂隙发育特征的方法,获取的导水破坏带高度为21.75 m;采用钻孔分布式光纤监测法可动态监测裂隙发育特征,分析得出在工作面推进至钻孔附近,底板局部岩体出现拉伸破坏,工作面推过钻孔一段距离,底板岩体拉伸程度继续增大、但破坏深度基本保持稳定,实测得出应力应变带高度为25.15 m;采用瞬变电磁法可对比获取采前、采后底板岩体物性变化特征,分析得出物性差异带高度为22~27 m,较好地验证了底板采动破坏层次性划分特征。

关键词：采动底板破坏全空间多参量协同监测层次性特征

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深部煤层底板破坏特征分析

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采矿与安全工程学报 2019年第1期36卷 44-50页

作者：张风达申宝宏煤炭科学研究总院煤炭战略规划研究院北京100013 中国矿业大学(北京)资源与安全工程学院北京100083

为研究深部煤层底板破坏特征,结合74组华北型石炭二叠系煤层底板破坏深度实测数据,通过构建的数学模型分析深部煤层底板破坏规律与浅部的差异性,确定出深浅部煤层底板破坏规律的分界点。在此基础上,运用灰色关联分析法对比分析了深浅部... 详细信息

为研究深部煤层底板破坏特征,结合74组华北型石炭二叠系煤层底板破坏深度实测数据,通过构建的数学模型分析深部煤层底板破坏规律与浅部的差异性,确定出深浅部煤层底板破坏规律的分界点。在此基础上,运用灰色关联分析法对比分析了深浅部煤层底板破坏深度主控因素的影响权重顺序,从煤层底板采动应力变化的角度探索深部煤层底板的破坏机理。研究表明:埋深介于416～442 m之间时,深浅部煤层底板破坏规律的相关系数较小,即浅部煤层底板破坏规律与深部煤层底板破坏规律差距较大;而偏离此区间时,相关系数则增大。浅部煤层底板破坏深度受工作面开采尺寸的影响较大,而深部煤层底板由于采动应力较大的变化幅度,增加了煤层底板卸荷破坏的可能性,导致深部煤层底板破坏深度受埋深的影响较大。

关键词：增广矩阵煤层底板分界点仿真计算灰色关联分析断裂力学

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厚土层薄基岩高强度开采覆岩破坏高度与特征

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采矿与岩层控制工程学报 2023年第2期5卷 4-12页

作者：张玉军李友伟肖杰张风达煤炭科学研究总院开采研究分院北京100013 中煤科工开采研究院有限公司北京100013 天地科技股份有限公司开采设计事业部北京100013 煤炭资源高效开采与洁净利用国家重点实验室北京100013

为研究厚土层薄基岩高强度开采覆岩破坏特征,以千树塔煤矿12305工作面为研究背景,综合运用UDEC数值模拟、现场实测和理论分析等方法研究了工作面开采后厚土层薄基岩类似地质条件下覆岩移动破坏规律。结果表明:随着工作面不断推进,覆岩... 详细信息

为研究厚土层薄基岩高强度开采覆岩破坏特征,以千树塔煤矿12305工作面为研究背景,综合运用UDEC数值模拟、现场实测和理论分析等方法研究了工作面开采后厚土层薄基岩类似地质条件下覆岩移动破坏规律。结果表明:随着工作面不断推进,覆岩破坏高度变化呈现出缓增、突增、稳定3个阶段,缓增和突增阶段主要发生在薄基岩中,而稳定阶段则发生在厚土层中,同时厚土层存在一定的液性指数,导致地表下沉滞后;通过冲洗液漏失量观测和注水试验得到该工作面导水裂缝带发育高度为84.5~86.5 m,裂采比为7.9~8.1,数值模拟及理论计算结果均与实测结果较为接近;阐述了厚土层薄基岩“两带”破坏模式,该模式中薄基岩和厚土层分别起到支撑和施荷的作用,薄基岩易被采动裂缝贯穿,而厚土层对采动裂缝的上向发育具有抑制作用。研究结果可为类似条件下矿井的安全生产提供参考。

关键词：厚土层薄基岩高强度开采覆岩破坏特征 UDEC数值模拟

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深部采空区煤层底板滞后破坏特征

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煤矿安全 2020年第7期51卷 42-47页

作者：张风达天地科技股份有限公司开采设计事业部北京100013 煤炭科学研究总院开采研究分院北京100013 中煤科工开采研究院有限公司北京100013

为分析深部采空区煤层底板滞后破坏特征,运用悬臂梁模型分析裂纹面间锁固段的变形破坏特征,通过试验分析岩样加载至塑性阶段后卸载再加载过程中的体积应变与偏应力的关系,结合煤层底板注水试验实测数据分析深部煤层底板岩体在采空区重... 详细信息

为分析深部采空区煤层底板滞后破坏特征,运用悬臂梁模型分析裂纹面间锁固段的变形破坏特征,通过试验分析岩样加载至塑性阶段后卸载再加载过程中的体积应变与偏应力的关系,结合煤层底板注水试验实测数据分析深部煤层底板岩体在采空区重新压实过程中的渗透性能变化。研究表明,裂纹面间锁固段变形破坏程度在采动剪切滑移和采动卸荷过程中逐渐增大;处于塑性状态的岩样在轴向应力卸载后再加载至卸载点81 MPa时,体积应变由0.00056增大至0.0011;现场实测发现距煤层底板18.19 m处的岩体在工作面推过测点3.6~15.8 m的过程中出现裂纹扩展、变形破坏,在工作面推过测点20.6~30.9 m过程中,底板岩体再次发生变形破坏,说明深部煤层底板在加载至塑性状态后卸荷并重新承载的过程中仍存在变形破坏可能性。

关键词：加卸载重新加载滞后破坏采空区煤层底板

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