基于在线伪标签半监督学习与个性化联邦学习的室内定位方法.pdfVIP

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2023-05-19 发布于北京
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基于在线伪标签半监督学习与个性化联邦学习的室内定位方法.pdf

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本发明涉及室内定位技术领域，公开了一种基于在线伪标签半监督学习与个性化联邦学习的室内定位方法，包括以下步骤：S1.用户构建本地数据集，服务器构造云端数据集；S2.服务器设置有机器学习模型，并且服务器分别给各个用户发放机器学习模型，将位于用户端的机器学习模型称为本地模型，将位于用户端的机器学习模型称为本地模型；S3.用户通过本地数据集中带有标签的数据训练本地模型，得到初始本地模型；S4.服务器通过云端数据集中带有标签的数据训练全局模型，得到初始全局模型；S5.通过联邦学习得到训练后的本地模型和更新

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114897063 A (43)申请公布日 2022.08.12 (21)申请号 202210467468.6 H04W 4/33 (2018.01)