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智能家居中基于选举策略的联邦学习算法的研究与实现
一、引言
随着科技的不断进步，智能家居逐渐走入人们的生活。为提升用户体验、增加智能系统的自适应能力和智能化水平，各类先进的学习算法不断被引入。其中，联邦学习算法因其能够保护用户隐私同时提升学习效率，成为当前研究的热点。本文旨在研究并实现一种基于选举策略的联邦学习算法在智能家居环境中的应用。
二、背景及研究现状
近年来，人工智能及机器学习技术不断革新，推动了智能家居领域的发展。传统的智能家居系统依赖大量标签数据进行集中式学习，但随着数据量的增大，数据的隐私保护和安全性问题日益突出。因此，一种新的学习模式——联邦学习应运而生。联邦学习允许多个设备在
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