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在联邦学习中,跨客户端的非独立同分布(non-IID)数据导致全局模型收敛较慢,通信成本显著增加。现有方法通过收集客户端的标签分布信息来确定本地模型的聚合权重,以加快收敛速度,但这可能会泄露客户端的隐私。为了在不泄露客户端隐私的前提下解决non-IID数据导致的收敛速度降低的问题,提出FedNA聚合算法。该算法通过两种方法来实现这一目标。第一,FedNA根据本地模型类权重更新的L1范数来分配聚合权重,以保留本地模型的贡献。第二,FedNA将客户端的缺失类对应的类权重更新置为0,以缓解缺失类对聚合的影响。在两个数据集上模拟了四种不同的数据分布进行实验。结果表明,与FedAvg相比,FedNA算法达到稳定状态所需的迭代次数最多可减少890次,降低44.5%的通信开销。FedNA在保护客户端隐私的同时加速了全局模型的收敛速度,降低了通信成本,可用于需要保护用户隐私且对通信效率敏感的场景。 相似文献
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该文按照VMC1000L立式加工中心设计和生产现状,结合企业生产能力及生产目标任务,从机床关键零件加工难点和质量要求出发,以零件加工工艺路线规划和专用加工设备配置、规范选用夹具及刀具、检具等为重点对零件加工工艺方案进行系统分析和综合优化,在完成生产任务的同时,也为其他量产机床的零件加工工艺方案编制提供参考。 相似文献
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为了降低压电微动平台的动态迟滞误差对平台定位精度的影响,该文设计了基于率相关迟滞逆模型的前馈控制器对其进行迟滞补偿。首先,在对平台受力分析和运动分析的基础上建立平台的动力学模型;其次,在经典Prandtl-Ishilinskii(PI)模型的基础上加以改造,得到Modified Prandtl-Ishilinskii(MPI)模型,并将MPI模型与平台的线性动力学模型串联,得到分离式率相关MPI模型,进而基于率相关MPI逆模型建立平台的前馈控制器;最后,对所设计的控制器进行阶跃响应和正弦轨迹跟踪实验。实验结果表明,所设计的控制器具有较好的定位精度与跟踪性能,可以有效地补偿压电微动平台的动态迟滞误差。 相似文献
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