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分布式联邦学习在农产品供应链风险信息检测中的应用研究

目录

一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.1.1农产品供应链管理现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.1.2风险信息检测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.1.3分布式联邦学习的兴起．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

1.2.1农产品供应链风险管理研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

1.2.2风险信息检测技术发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

1.2.3联邦学习技术研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

1.3研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

1.3.1主要研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

1.3.2具体研究目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

1.4研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

1.4.1研究方法选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

1.4.2技术路线设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

1.5论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

二、相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

2.1农产品供应链风险理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.1.1风险定义与分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

2.1.2风险管理流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

2.1.3风险信息特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

2.2联邦学习理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

2.2.1联邦学习概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

2.2.2联邦学习架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

2.2.3安全性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

2.3分布式机器学习技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

2.3.1模型并行与数据并行．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

2.3.2梯度下降算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

2.3.3分布式优化技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

三、基于联邦学习的农产品供应链风险信息检测模型．．．．．．．．．．．52

3.1检测模型总体框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

3.1.1系统架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

3.1.2模块功能划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

3.1.3数据交互机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

3.2数据预处理与特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59

3.2.1数据清洗与集成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61

3.2.2特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64

3.2.3