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申请/专利权人：滇西应用技术大学
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种以对称理论为基础的联邦学习参与方选择方法，可以解决典型联邦学习中随机选择参与方给联邦学习带来的困难；典型联邦学习通常使用随机选择的方式选择客户端作为联邦学习模型训练的参与方，这种选择方式无法保证参与方的数据可靠性、数据真实性和稳定性。本发明提出的方案可以有效解决此类问题，为联邦学习在隐私保护方面提供更好的保证，为数字治理提供更好的隐私保护方案。
主权项：1.一种以对称理论为基础的联邦学习参与方选择方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、服务器周期性向客户端发出试探性信息；所述试探性信息主要包含网络情况探索包、网络连接探索包、服务延时探索包、连断探索包、数据对称性探测包和客户端参与训练意愿包；S2、客户端向服务器返回确认信息；S3、服务器通过返回信息评价客户端；服务器评价客户端好坏的指标为参训意愿、数据真实性、返回时延、服务时延、网络拓扑和网络拥塞；服务器依次给这些指标赋予一个权值，然后根据一定的算法算出本周期内的最佳参与方；S4、按照参与方返回信息计算客户端参训系数；①分别为M个客户端的参数参训意愿、数据真实性、返回时延、服务时延、网络健壮性、网络拥塞赋予权值n1、n2、n3、n4、n5、n6，权值从大到小依次排序；②计算客户端参训系数＝∑参数×权值＝参数意愿×n1+数据真实性×n2+1返回时延×n3+1服务时延×n4+网络健壮性×n5+1网络拥塞×n6；S5、服务器按照队列中出现的客户端信息，顺序与各客户端签订参训协议，该协议为电子标识，签订协议之后将其存放到服务器电子征信链中，用于记录参训客户端的电子征信，作为后续选择参与方的重要凭证；S6、服务器结合参训系数和前期征信情况选择表现较好的N个客户端作为参与方参与模型训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 滇西应用技术大学 一种以对称理论为基础的联邦学习参与方选择方法
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