[发明专利]基于在线伪标签半监督学习与个性化联邦学习的室内定位方法在审
| 申请号： | 202210467468.6 | 申请日： | 2022-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN114897063A | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 伍哲舜;吴晓萍;龙云亮 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N20/00;H04W4/02;H04W4/021;H04W4/33;H04W64/00 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 刘俊 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及室内定位技术领域，公开了一种基于在线伪标签半监督学习与个性化联邦学习的室内定位方法，包括以下步骤：S1.用户构建本地数据集，服务器构造云端数据集；S2.服务器设置有机器学习模型，并且服务器分别给各个用户发放机器学习模型，将位于用户端的机器学习模型称为本地模型，将位于用户端的机器学习模型称为本地模型；S3.用户通过本地数据集中带有标签的数据训练本地模型，得到初始本地模型；S4.服务器通过云端数据集中带有标签的数据训练全局模型，得到初始全局模型；S5.通过联邦学习得到训练后的本地模型和更新后的全局模型；S6，用户根据训练后的本地模型和更新后的全局模型，通过混合专家模型进行个性化定位。本发明解决了现有技术中忽视本地数据高度动态和定位需求差异，无法进行个性化定位的问题，并具有高效率，高精度的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 在线 标签 监督 学习 个性化 联邦 室内 定位 方法 | ||
【主权项】：
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