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本发明属于人工智能联邦学习领域，尤其涉及联邦学习中的数据异质性问题。提供了一种缓解数据异质性的联邦机器学习聚合方法，该方法综合当前和历史的参数情况，计算出减少异质性数据干扰的全局参数值。在联邦学习的每轮迭代训练后，中心服务器根据接收到的用户...
该专利属于同济大学所有，仅供学习研究参考，未经过同济大学授权不得商用。

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