一种基于粒子信息协作的联邦模糊系统优化方法

本发明属于智能计算领域，涉及一种基于粒子信息协作的联邦模糊系统优化方法。针对联邦模糊学习在保证数据隐私和计算高效前提下寻找全局最优解的挑战，本发明提出了基于粒子信息协作的模糊系统优化方法(PICFFS)。该方法创新性地设计了双层优化机制：在客户端侧，采用粒子群优化算法对局部模糊规则库进行参数搜索，突破传统梯度下降法易陷入局部最优的局限；在服务器侧，通过粒子距离信息联邦聚合策略，仅交换粒子间相对位置特征而非原始数据以实现隐私增强。相较于现有技术，本发明能够在保证数据隐私的同时，不依赖初始值设置，快速找到全局最优解，并在多个评测指标上表现出优越性。