基于联邦学习的分布式农业组织
文献类型：期刊论文
| 作者 | 康孟珍 ; 王秀娟; 李冬; 王旭伟; 王浩宇; 樊梦涵; 许钰林; 王飞跃
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| 刊名 | 智能科学与技术学报
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| 出版日期 | 2022 |
| 卷号 | 4期号:2页码:288-297 |
| 文献子类 | 中文期刊 |
| 英文摘要 | 我国现阶段仍以小规模农业为主，如何在小农、小地块的农业生产经营方式下发展适宜的智慧农业颇具 挑战。基于此，提出一种结合联邦学习与区块链技术的分布式农业人工智能框架，使得在数据不共享的情况下， 能达到训练模型的目的，并可建立参与方的激励机制。该框架有助于充分利用农业多源异构数据，减少对用户数 据量的要求，发展因地制宜的决策模型，促进小规模农业的产销衔接。 |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/51581]  |
| 专题 | 自动化研究所_复杂系统管理与控制国家重点实验室_先进控制与自动化团队 多模态人工智能系统全国重点实验室 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 康孟珍,王秀娟,李冬,等. 基于联邦学习的分布式农业组织[J]. 智能科学与技术学报,2022,4(2):288-297. |
| APA | 康孟珍.,王秀娟.,李冬.,王旭伟.,王浩宇.,...&王飞跃.(2022).基于联邦学习的分布式农业组织.智能科学与技术学报,4(2),288-297. |
| MLA | 康孟珍,et al."基于联邦学习的分布式农业组织".智能科学与技术学报 4.2(2022):288-297. |
入库方式： OAI收割
来源：自动化研究所
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