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申请/专利权人：昆明冶金高等专科学校
摘要：本发明属于一种基于联邦学习的校园共享冰箱方法，包括：边缘冰箱设备本地模型训练层，用于冰箱与用户数据分割及边缘节点训练，联邦学习训练的本地节点设备从远端服务器上获取最新综合全局模型参数，利用本地数据独立执行学习训练任务，将训练好的本地节点模型参数提交至远端服务器，传输服务层、云端服务层等；远端服务器使用联邦学习加权平均算法技术，将所有本地节点上传的模型参数聚合成一个全局模型，其采用本地微型计算机设备、远端服务器设备，并配合专用手机端应用程序。本发明在保证校园共享冰箱功能正常运行的同时，联邦学习本地节点可以根据自身的数据特征和环境变化动态调整模型参数，与云端同步更新，增强了系统的鲁棒性和可扩展性，降低了数据泄露的风险。
主权项：1.一种基于联邦学习的校园共享冰箱方法，其特征在于，利用联邦学习技术构建了一个服务于校园的共享冰箱管理的云端中心化模型池，通过本地节点模型与远端全局模型的自动训练、评估、交互及更新过程，实现训练节点身份可疑验证、全局模型定期聚合与更新、不同类型全局模型组成模型池以及被授权的用户可以依据自身需要通过手机端应用程序查询与使用模型池中相关模型等功能，实现共享冰箱的数据安全共享，同时，对该模型池的模型及应用程序进行持续的维护及优化，以适应不同用户对冰箱需求，提升共享冰箱使用的用户使用体验。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明冶金高等专科学校 一种基于联邦学习的校园共享冰箱方法及其配套设备、应用程序
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