一种基于联邦学习的多中心医院科研数据建模方法

本发明公开了一种基于联邦学习的多中心医院科研数据建模方法，涉及医疗科研数据处理技术领域，包括以下步骤：步骤一：模型初始化，步骤二：本地训练，每个参与方使用本地数据集对模型进行训练，并更新模型参数；步骤三：参数聚合，步骤四：迭代训练，该发明中，本地训练的目标函数增加了弹性正则项，可以约束本地模型更新方向，防止过度偏离全局模型；聚合函数通过这种双因素权重机制，算法在以下方面取得平衡，精度和稳定性权衡，当αkγk＞1时侧重性能，反之侧重稳定性；动态适应性，EMA机制使系统对临时性数据变化具有缓冲能力。