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本发明提出一种基于自适应模型扰动的联邦学习分类模型训练方法，实现步骤为：构建联邦学习系统；客户端获取训练样本集；服务器端获取全局测试样本集，初始化全局分类模型和强化学习模型；服务器为客户端自适应分配隐私预算；客户端对本地分类模型进行迭代训练...
该专利属于西安电子科技大学所有，仅供学习研究参考，未经过西安电子科技大学授权不得商用。

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