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公开(公告)号：CN117793928A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311815616.X
申请日：2023-12-27
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习和优化理论的无线通信资源分配方法，构建联邦学习模型和基于高斯过程回归的客户端选择优化策略，获得参与全局通信的客户端集合；从参与全局通信的客户端集合中选取m个客户端进行聚合，得到集成模型；训练辅助生成器，生成合成数据，利用无数据联邦蒸馏训练全局模型；将全局模型广播发送给客户端，用于替换本地模型，重新进行客户端选择；将本地模型参数和逻辑值上传到服务器，对选中客户端进行全局模型分配。本发明改善了系统的资源利用效率并提升系统的分类准确率和收敛速度，减轻了使用代理数据集可能导致敏感信息泄露的风险。
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