设计并优化边缘计算网络中的联邦学习算法.docx

设计并优化边缘计算网络中的联邦学习算法

目录

设计并优化边缘计算网络中的联邦学习算法（1）．．．．．．．．．．．．．．．．4

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2国内外研究现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3本文的主要贡献与创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

相关技术综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1边缘计算基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2联邦学习基本原理与模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.3联邦学习在边缘计算中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

问题定义与需求分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1联邦学习在边缘计算中面临的问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2联邦学习性能评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.3目标与约束条件．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

联邦学习算法设计与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.1联邦学习算法框架设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.1.1数据预处理流程设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.1.2联邦学习协议选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.1.3分布式训练策略设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.2参数调整与优化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.2.1梯度更新机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.2.2权重更新策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.2.3超参数调优方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.3安全性与隐私保护措施．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.3.1加密通信协议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.3.2数据匿名化处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.3.3访问控制策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

5.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.2数据集选择与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.3算法实现与测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.3.1不同算法比较实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

5.3.2参数调优结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.4性能评估与优化效果验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.4.1实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

5.4.2性能评估指标分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

5.4.3优化效果验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

6.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

6.2