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摘要：本发明公开了一种基于群体智能优化算法处理联邦学习数据异构的方法，包括以下具体步骤：步骤S1，服务器接收来自各客户端的模型更新；步骤S2，服务器根据客户端上传的模型和本地存储的信息，计算全局模型并进行智能聚合；步骤S3，服务器将聚合后的模型下发至各客户端，开始新一轮的本地训练。本发明通过在服务器端进行智能化的模型聚合，有效地提高了全局模型的性能和适应性，并且通过全局和局部搜索策略的结合，能够在每轮训练中动态调整各客户端模型的参数，使其逐步逼近全局最优模型，从而提高联邦学习的整体效果。
主权项：1.一种基于群体智能优化算法处理联邦学习数据异构的方法，其特征在于，包括以下具体步骤：步骤S1，服务器接收来自各客户端的模型更新；步骤S2，服务器根据客户端上传的模型和本地存储的信息，计算全局模型并进行智能聚合；步骤S3，服务器将聚合后的模型下发至各客户端，开始新一轮的本地训练。
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百度查询： 华东师范大学 一种基于群体智能优化算法处理联邦学习数据异构的方法
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