[发明专利]一种基于RSSI原理的联邦学习方法及系统在审
| 申请号： | 202211665585.X | 申请日： | 2022-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN116090582A | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 张剑飞;周超然;张婧;杨宏伟;冯欣;王冠宇 | 申请（专利权）人： | 长春理工大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 常祖正 |
| 地址： | 130022 吉林*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于RSSI原理的联邦学习方法及系统，该方法包括服务器确定初始模型以及训练参数；每一终端根据从服务器获取的初始模型，并根据对应的数据训练初始模型，更新模型的参数，并将更新后的模型的参数上传至服务器；服务器采用RSSI定位算法和质心算法将更新后的模型的参数进行聚合，并将聚合后的模型参数更新全局模型；迭代更新全局模型的参数，将更新后的模型的参数上传至服务器的步骤，直至完成训练；每一终端利用最终的识别模型进行对应数据的识别。本发明可在几乎不影响模型时间复杂度和性能和效率的情况下提升训练模型准确度，进而提高数据的识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 rssi 原理 联邦 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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