我院2023级硕士研究生张心雨同学以第一作者在研究生教育中文重要期刊《控制与决策》发表题为“面向工业物联网的相似度聚类个性化联邦学习”的研究论文，是该生主持的江苏省研究生实践创新计划项目阶段性成果。该成果以江苏理工学院为第一完成单位，其导师史培中副教授为通讯作者，合作导师为网络与信息安全团队古春生教授、张言博士和景征骏教授。《控制与决策》由教育部主管、东北大学主办，是具有广泛学术影响力的全国高水平学术期刊（北大核心期刊、CSCD核心期刊，被EI Compendex持续收录）。
论文基于工业物联网数据异质性场景，针对现有的联邦学习方案存在通信不稳定及无关模型聚合导致的负面影响问题，提出一种面向工业物联网的个性化联邦学习“云-边-端”分层架构FEDI，设计基于相似度聚类的个性化联邦学习PFedSA算法，并在MNIST、FMNIST和CIFAR10三个数据集上实验分析，验证了该算法在准确率、通信效率和超参数影响方面的优势。目前，研究团队将结合差分隐私技术对梯度添加扰动，防止敏感数据泄露引发的隐私风险，进一步推进联邦学习在工业物联网中的安全应用。
学院始终坚持科研指导与人才培养紧密结合，已形成学生主动、导师主导、团队支撑、制度保障的良好局面，在学术创新能力激发、科研素养系统性培育和高水平学术成果产出等方面取得了良好的成效。（图文：史培中/张心雨，审核：由从哲）
