【摘 要】
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近年来,空气污染已成为影响人们健康的主要问题,而对空气质量的精准细粒度监测是进行空气污染防治的前提。但是,由于监测站点不足及其不完整的记录而造成的感知数据稀疏,正成为空气污染防治的主要挑战。为此,本文设计并实现了一种基于联邦学习的空气质量监测系统。与传统的数据集中训练不同,本文设计与实现的系统采用分布式模型训练方法,无需将训练数据上传至服务器,而是对各区域子端训练区域模型,提出了一种新型的区域联邦
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近年来,空气污染已成为影响人们健康的主要问题,而对空气质量的精准细粒度监测是进行空气污染防治的前提。但是,由于监测站点不足及其不完整的记录而造成的感知数据稀疏,正成为空气污染防治的主要挑战。为此,本文设计并实现了一种基于联邦学习的空气质量监测系统。与传统的数据集中训练不同,本文设计与实现的系统采用分布式模型训练方法,无需将训练数据上传至服务器,而是对各区域子端训练区域模型,提出了一种新型的区域联邦学习框架(FRL),从而提高分布式训练的模型质量。基于该框架,论文描述了整个FRL系统的设计过程,并基于
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