（通讯员高原）西安电子科技大学协同智能系统教育部重点实验室高原博士、Yew-Soon Ong教授在IEEE Internet of Things Journal (IEEE IOT)上发表题为“Breaking Hardware Boundaries of IoT Devices via Inverse Feature Completion”的学术论文，为具有未对齐特征空间的物联网设备开发了一种新的协作学习框架。

该论文提出了一种基于模型反演推理的新型协作学习方法，利用设备之间的不同功能空间高效地执行协同模型更新，同步实现模型更新和缺失特征补全。首先，引入模型参数和输入特征的双层优化，两个目标交替实现局部最优，并相互辅助更新，构成斯塔克伯格博弈。另外，利用自然梯度下降和费雪信息矩阵的学习策略提供特征之间的先验相关性知识。实验结果表明，与最先进的异构协作学习方法相比，该方法具有优越的性能。

IEEE Internet of Things Journal是物联网领域国际顶尖期刊，属中科院一区Top期刊，影响因子10.238。该期刊专注于物联网系统架构、物联网通信和网络协议、物联网服务与应用等。

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9951063