本發明屬于聯邦學習，尤其涉及一種基于聯邦學習的智慧漁業平臺的建設方法和系統。

背景技術：

1、傳統的漁業平臺主要依賴于基本的養殖技術和經驗操作，這些平臺通常缺乏高級的監測和管理系統。這些傳統方法在數據收集和處理方面面臨著諸多限制，例如數據的實時更新不足、缺乏精確的監控設備以及數據利用效率低下。此外，傳統方法未能引入機器學習和深度學習技術，導致難以實現對復雜多變的養殖環境和魚群健康狀況的精準監控和管理，從而影響了決策的科學性和養殖效率的提高。

2、近年來，隨著人工智能時代的到來，，部分學者將機器學習算法和物聯網技術應用于漁業管理中。這些方法通過采集和分析大量的養殖數據，試圖提高魚群健康評估的準確性和管理效率。然而，由于數據主要來自單個養殖場，缺乏跨平臺的數據協同和共享機制，導致數據孤島問題嚴重，限制了數據的綜合利用和模型的泛化能力。此外，現有技術在數據隱私保護方面也存在問題，難以確保數據在傳輸和共享過程中的安全性。傳統漁業平臺在數據保密性和商業價值方面也面臨挑戰，例如，養殖者可能不愿意分享數據，擔心商業機密泄露，導致數據孤島現象，難以實現行業內的數據協同和資源優化。同時，傳統平臺常常只能處理單一或簡單的數據類型，缺乏對多模態數據特征的綜合捕捉能力，這限制了健康評估模型的準確性和可靠性。

3、現有技術存在的不足之處在于缺乏跨平臺的數據共享和協同機制，難以充分利用多模態數據進行綜合分析和實時預警，且在數據隱私保護方面存在問題。為了克服這些問題，本發明提出了一種基于聯邦學習的智慧漁業平臺的建設方法和系統，不僅能夠保護數據隱私，實現跨平臺數據協同，還能提高模型的訓練效果和泛化能力，從而提升智慧漁業管理的科學性和經濟效益。這將有助于實現數據的高效利用、提高魚群健康監測的準確性，并通過動態調整管理策略，優化資源分配，持續改善養殖效果，推動智慧漁業行業的發展。

技術實現思路

1、本發明的目的在于提供一種基于聯邦學習的智慧漁業平臺的建設方法和系統，以解決上述技術問題。

2、為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：

3、本發明公開一種基于聯邦學習的智慧漁業平臺的建設方法，所述方法包括以下步驟：

4、步驟1、搭建智慧漁業平臺以獲取魚群多模態數據：在智慧漁業平臺中配置集成魚群監測模塊、健康監控模塊、飼料管理模塊和水質監測模塊，以獲取魚群的多模態數據；

5、步驟2、數據預處理：用戶終端對獲取的多模態數據進行預處理，所述預處理過程包括應用深度學習算法的異常檢測和修復技術進行數據清洗，采用基于深度信念網絡的標準化方法，并使用生成對抗網絡進行數據增強，提高數據的多樣性和質量；

6、步驟3、特征提取：對預處理后的數據進行特征提取，根據數據模態使用不同的方法，包括回歸分析、深度信念網絡、圖卷積網絡、變分自編碼器、長短期記憶網絡以及多變量統計分析這些方法進行數據的特征提取；

7、步驟4、特征融合：使用基于多頭自注意力機制與圖卷積網絡結合，對提取出的特征向量進行多維加權拼接和融合，通過引入動態權重調整機制，根據實時數據變化自適應調整特征權重，形成更加準確的綜合特征向量；

8、步驟5、本地魚群健康評估模型構建：通過綜合特征向量構建魚群健康評估模型，利用卷積神經網絡和長短期記憶網絡相結合的方法進行訓練，生成魚群健康評估模型；

9、步驟6、聯邦學習訓練：采用改進的聯邦學習算法，結合自適應優化和強化學習技術，通過多個智慧漁業平臺協同訓練，以顯著提高魚群健康評估模型的精度和泛化能力，并應用同態加密技術和差分隱私保護算法，確保數據的安全性和隱私性；

10、步驟7、實時預警：根據訓練的模型得出魚群健康評估結果進行預警。

11、進一步的是，步驟1中所述建立智慧漁業平臺以收集養殖數據，包括：配置集成魚群監測模塊、健康監控模塊、飼料管理模塊和水質監測模塊的智慧漁業平臺；

12、進一步的是，從所述模塊中收集魚群的位置數據、行為數據、體表圖像數據、生理參數、體長、體重、飼料投放量、進食行為、水溫、溶解氧、ph值和氨氮及亞硝酸鹽含量這些多模態數據。

13、進一步的是，步驟2中所述對多模態數據進行預處理具體為：數據清洗、數據標準化和數據增強。

14、進一步的是，步驟2中所述數據清洗是應用深度學習算法的異常檢測和修復技術去除異常值、缺失值和重復數據，通過插值法填補缺失數據；

15、進一步的是，步驟2中所述數據標準化是采用基于深度信念網絡的標準化方法，將不同尺度的數據進行歸一化處理，以便于后續的特征提取和模型訓練；

16、進一步的是，步驟2中所述數據增強是使用生成對抗網絡對圖像數據進行旋轉、縮放和翻轉數據增強處理，以增加數據的多樣性和質量。

17、進一步的是，步驟3中所述對多模態數據進行特征提取具體為：對于體長和體重數據，使用回歸分析和統計方法提取特征，包括平均值、方差和最大最小值這些基本統計特征；對于健康狀態數據，使用基于深度信念網絡的分類算法進行特征提取，通過多層貝葉斯學習自動檢測和分類健康、不健康和亞健康狀態；對于行為模式數據，使用基于圖卷積網絡和變分自編碼器的混合模型進行特征提取，識別魚群在不同環境條件下的行為變化和異常行為；對于餌料攝入量數據，使用基于長短期記憶網絡的時間序列分析方法進行特征提取，提取變化趨勢、周期性特征和攝入量預測；對于水質參數數據，使用多變量統計分析方法和基于貝葉斯網絡的模型進行特征提取，提取水質參數的綜合特征，并通過因果推斷分析其對魚群健康的影響。

18、進一步的是，步驟4中所述特征融合方法具體為：使用基于多頭自注意力機制與圖卷積網絡結合，對提取出的特征數據進行多維加權拼接和融合，通過引入動態權重調整機制，根據實時數據變化自適應調整特征權重，形成綜合特征向量，作為訓練數據集。

19、進一步的是，步驟5中所述本地魚群健康評估模型構建，具體為：將綜合特征向量輸入到深度學習模型中進行訓練，生成魚群健康評估模型；

20、進一步的是，步驟5中所述健康評估模型綜合考慮魚群的體長、體重、健康狀態和行為模式因素，并通過自適應優化算法不斷更新；所述健康狀態中，所述魚群的健康狀態可分為：健康、不健康和亞健康狀態。

21、進一步的是，步驟6中所述采用聯邦學習算法通過多個智慧漁業平臺協同訓練包括：

22、(1)各智慧漁業平臺獨立訓練本地健康評估模型，通過同態加密技術，匯總各平臺的模型參數；

23、(2)在中心服務器上整合并優化模型參數，生成聯合優化模型；

24、(3)聯合優化模型下發至各智慧漁業平臺后，利用在線學習技術進行動態調整。

25、本發明還公開一種基于聯邦學習的智慧漁業平臺系統，所述系統包括多模態數據收集模塊、數據處理模塊、魚群健康評估模型生成模塊、聯邦學習協同優化模塊、實時預警模塊接口模塊和用戶終端模塊；

26、所述多模態數據收集模塊，包括魚群監測模塊、健康監控模塊、飼料管理模塊和水質監測模塊用于收集魚群的位置數據、行為數據、體表圖像數據、生理參數、體長、體重、飼料投放量、進食行為、水溫、溶解氧、ph值和氨氮及亞硝酸鹽含量這些數據；

27、所述數據處理模塊，用于對所述多模態數據進行預處理、特征提取和特征融合；

28、所述魚群健康評估模型生成模塊，用于基于所述數據生成魚群健康評估模型，利用卷積神經網絡和長短期記憶網絡相結合的方法進行訓練；

29、所述聯邦學習協同優化模塊，用于通過多個智慧漁業平臺協同訓練，以優化健康評估模型，并應用同態加密技術和差分隱私保護算法確保數據安全；

30、所述實時預警模塊，根據訓練的模型得出魚群健康評估結果進行預警；

31、所述接口模塊，用于在多個智慧漁業平臺之間實現通信，并在聯邦學習訓練過程中負責模型參數的上傳和本地模型的實時更新；

32、所述用戶終端模塊，用于將可視化數據展示給用戶，以便于監控和管理。

33、本發明的有益效果是：

34、本發明所述的一種基于聯邦學習的智慧漁業平臺的建設方法和系統提供了一種高效、可靠且安全的智慧漁業平臺管理解決方案，解決了現有智慧漁業平臺存在的數據孤島、隱私安全、模型局限性以及動態調整困難問題，顯著提升了魚群健康管理的科學性和實用性。