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申请/专利权人：齐鲁工业大学(山东省科学院)
摘要：本发明涉及机器学习技术领域，提出一种基于数字孪生的自适应联邦学习方法；包括以下步骤：构建数字孪生网络（DTN），使用联邦学习（FL）进行本地模型训练，使用自适应算法进行全局模型聚合；本发明解决了数字孪生数据交互过程中的共识效率低，共识开销大的问题；区别与仅考虑本地隐私的现有方法，保证了数据的全生命周期隐私；实现了通过共识在可修订区块链上完成数据安全回滚，保证联邦学习的收敛效率及精度。
主权项：1.一种基于数字孪生的自适应联邦学习方法，其特征在于，包括以下步骤：构建数字孪生网络（DTN）；使用联邦学习（FL）进行本地模型训练；使用自适应算法进行全局模型聚合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 齐鲁工业大学(山东省科学院) 一种基于数字孪生的自适应联邦学习方法
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