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基于数字孪生的车载网络中的层次化联邦迁移学习

arXiv cs.LG · 2026-08-13 缓存

本文针对基于数字孪生的车载自组网,提出了一种层次化联邦迁移学习(HFTL)方法,通过车辆聚类和数据质量评分机制来解决数据异质性和稀疏性问题,并抵御恶意车辆的攻击。

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