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摘要：本发明公开了一种基于自适应重聚合和双原型对比的睡眠分期方法及系统，方法包括：对全局模型和局部模型进行初始化；在联邦训练过程中，基于上一轮次的全局模型和局部历史模型的性能结果确定自适应聚合权重，聚合得到局部初始模型；利用全局模型和局部历史模型进行原型提取，自适应聚合得到局部无偏原型；提取局部原型，将局部原型和局部无偏原型进行双原型对比，得到局部优化模型；将局部优化模型进行联邦聚合；重复迭代训练，得到联邦全局睡眠分期模型，利用联邦全局睡眠分期模型对睡眠数据进行睡眠分期。通过本发明的技术方案，避免了灾难性遗忘，保留了局部任务特定信息，减轻了全局知识的不当影响，提高了睡眠分期的准确性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于自适应重聚合和双原型对比的睡眠分期方法，其特征在于，包括：采用基于单通道EEG信号的自动睡眠分期模型作为服务器端和各个客户端的骨干网络，所述服务器端随机初始化全局模型并发送至所述客户端，所述客户端基于局部数据集对局部模型进行初始化；在新一轮次联邦训练过程中，所述客户端基于上一轮次的全局模型和上一轮次的局部历史模型在对应局部数据集上的性能结果确定自适应聚合权重，并根据所述自适应聚合权重将所述全局模型和所述局部历史模型进行聚合，得到当前轮次的局部初始模型；利用所述全局模型和所述局部历史模型对所述局部数据集进行原型提取，并根据所述自适应聚合权重进行自适应聚合得到局部无偏原型；利用所述局部初始模型提取局部原型，将所述局部原型和所述局部无偏原型进行双原型对比，对所述局部初始模型进行优化，得到局部优化模型；所述客户端将所述局部优化模型发送至所述服务器，所述服务器对接收到的所述局部优化模型进行联邦聚合，得到联邦全局模型；重复迭代联邦训练过程直至达到预设最大联邦训练轮次，得到联邦全局睡眠分期模型，利用所述联邦全局睡眠分期模型对睡眠数据进行睡眠分期。
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百度查询： 北京工业大学 基于自适应重聚合和双原型对比的睡眠分期方法及系统
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