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用于人体活动识别的基于对比学习与自适应变量控制的联邦模型
常规文章 | Updated:2025-07-02
    • 用于人体活动识别的基于对比学习与自适应变量控制的联邦模型

      Enhanced Publication
    • Federated model with contrastive learning and adaptive control variates for human activity recognition

    • 在人类活动识别领域,研究人员引入了FedCoad,这是一种新型的联邦学习模型,它利用具有自适应控制变量的对比学习来解决客户端之间的数据偏斜问题,增强了模型收敛性,并在HAR基准数据集上优于最先进的FL算法。
    • 信息与电子工程前沿(英文版)   2025年26卷第6期 页码:896-911
    • DOI:10.1631/FITEE.2400797    

      中图分类号: TP391
    • 收稿日期:2024-09-13

      修回日期:2025-01-08

      纸质出版日期:2025-06

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  • Ignatius IWAN, Bernardo Nugroho YAHYA, Seok-Lyong LEE. 用于人体活动识别的基于对比学习与自适应变量控制的联邦模型[J]. 信息与电子工程前沿(英文版), 2025,26(6):896-911. DOI: 10.1631/FITEE.2400797.

    Ignatius IWAN, Bernardo Nugroho YAHYA, Seok-Lyong LEE. Federated model with contrastive learning and adaptive control variates for human activity recognition[J]. Frontiers of information technology & electronic engineering, 2025, 26(6): 896-911. DOI: 10.1631/FITEE.2400797.

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