跨机构协作不泄隐私
该方法通过自适应重聚合和双重原型对比学习，解决了传统联邦学习中灾难性遗忘和对局部数据适应性差的问题，提升了模型在异构数据上的泛化能力。
Ma, Bian · 段立娟 · 黄朝阳 · 乔元华
Engineering Applications of Artificial Intelligence 2025
重聚合初始化融合全局模型与历史本地模型，保留本地任务关键信息，避免每次迭代被全局知识覆盖。
重聚合权重根据全局与历史模型在本地数据集上的置信度自适应确定，使初始化更贴合本地数据分布。
PDC组件增强不同睡眠阶段间的区分度，改善类间判别。
PCC组件确保本地原型与重聚合无偏原型一致，增强类内知识连贯性。