一种应用于配电物联网的自组织联邦聚类方法

摘要

一种应用于配电物联网的自组织联邦聚类方法，所提自组织联邦学习框架完全克服了因数据传输带来的一系列安全和隐私问题，使设备状态监测准确。利用自组织图聚类算法，所提模型能够很好地利用配电物联网中的海量数据进行学习，在数据不断变化的物联网中具有很好的应用效果。配电物联网中的智能终端种类繁多且交互复杂，运用深度学习思想的模型可以自动去学习复杂数据背后的更深层次的关系，提高了聚类的可靠性。所提启发式算法可以在平衡数据的传输时间和本地处理效率的同时选择最佳聚头。