一种基于多模态数据联邦学习的农户信用评估方法及系统

本发明公开了一种基于多模态数据联邦学习的农户信用评估方法及系统，涉及计算机智能技术领域，包括基于GIS空间编码和产权年限信息，构建土地资产的双通道表征方式，结合多源数据，生成农户生产能力和资产状况的多维特征输入；构建三级联邦学习结构，通过TLS通信加密和设备身份认证，安全交换数据，注入差分隐私噪声；采用Top‑K梯度选择算法进行参数稀疏化传输，结合轮次递增策略动态调整稀疏率，引入分组稀疏卷积和参数冻结机制，通过8‑bit蒸馏量化压缩联邦深度学习模型和部署适配边缘；本发明所述方法融合多模态特征构建、分层联邦训练和隐私增强机制，实现农户信用评估的精细建模、轻量部署和数据安全协同。