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申请/专利权人：辽宁师范大学
摘要：本发明属于疾病预测技术领域，尤其涉及一种基于客户端贡献度联邦学习的心血管疾病预测新方法。本发明提供一种基于客户端贡献度联邦学习的心血管疾病预测新方法。本发明包括以下步骤：步骤1对收集到的数据删除缺失值、处理异常值以及检测并去除重复的样本；步骤2使用Min‑Max标准化将数据值映射到缩放到了[0,1]，保留原始数据的结构；步骤3服务器从所有可用的客户端中选择一个子集；步骤4确定参与的客户端，服务器将向客户端发送当前全局模型参数步骤5在收到全局参数后，每个客户端都在本地进行模型训练过程；步骤6在完成本地训练后，客户端将更新后的模型参数发送回服务器。
主权项：1.基于客户端贡献度联邦学习的心血管疾病预测新方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1对收集到的数据删除缺失值、处理异常值以及检测并去除重复的样本；步骤2使用Min-Max标准化将数据值映射到缩放到了[0,1]，保留原始数据的结构；步骤3服务器从所有可用的客户端中选择一个子集；步骤4确定参与的客户端，服务器将向客户端发送当前全局模型参数步骤5在收到全局参数后，每个客户端都在本地进行模型训练过程；步骤6在完成本地训练后，客户端将更新后的模型参数发送回服务器；步骤7在接收到来自所有客户端的更新后，服务器使用聚合算法来整合这些更新；产生一个新的全局模型，包含来自所有客户端的贡献。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 辽宁师范大学 基于客户端贡献度联邦学习的心血管疾病预测新方法
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