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面向智能物联网的个性化联邦学习算法设计与系统实现
一、引言
随着物联网（IoT）技术的快速发展，智能物联网（IIoT）在众多领域得到了广泛应用。数据是IIoT的核心，然而，由于数据隐私和安全问题的日益突出，如何在保护用户隐私的同时充分利用数据成为了一个重要的研究课题。联邦学习作为一种新兴的机器学习方法，能够在保护数据隐私的同时实现数据共享和模型更新，因此被广泛应用于IIoT领域。本文旨在设计并实现一种面向智能物联网的个性化联邦学习算法，以解决数据隐私与利用之间的矛盾。
二、系统需求分析
在智能物联网环境下，各设备节点的数据分布、计算能力和通信环境各不相同。因此，设计一种能够适应不同设备和环境的
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