Evo-KAN：结合差分进化与自适应核切换的联邦Kolmogorov-Arnold网络优化框架
Evo-KAN: federated Kolmogorov-Arnold network optimization framework combining differential evolution and adaptive kernel switching
华北理工大学 理学院, 河北 唐山 063210
摘要
针对单一高斯核化注意力KAN在联邦学习中收敛缓慢、泛化受限且易受非IID影响的问题，研究了结合差分进化与自适应核切换的联邦KAN优化框架EVO-KAN。框架引入自适应核函数切换模块(Adaptive Kernel Switching Module，AKSM)，根据训练/验证反馈动态调整多核组合权重；采用差分进化全局优化核尺度参数c，并通过模型池保留与复用精英个体以提升稳定性。在Fashion-MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100与ImageNet-100上验证，相较FedAvg等基线方法在IID与非IID场景中达到同等精度所需通信轮次平均减少约20%～40%，最终测试精度提升约2～4个百分点。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(11601151)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0533
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第9期
发布历史
[2026-05-29] 优先出版
引用本文
甄子业, 王玲, 龚佃选, 等. Evo-KAN：结合差分进化与自适应核切换的联邦Kolmogorov-Arnold网络优化框架 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (9). (2026-06-02). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0533. (Zhen Ziye, Wang Ling, Gong Dianxuan, et al. Evo-KAN: federated Kolmogorov-Arnold network optimization framework combining differential evolution and adaptive kernel switching [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (9). (2026-06-02). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0533. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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