联邦学习相关论文推荐：非FedAvg，一维时间信号，非监督学习

符合下述情况的SCI的联邦学习相关论文有哪些：1. 非 FegAvg 2. 一维时间信号 3. 非监督学习

在寻找符合以下条件的联邦学习（Federated Learning, FL）相关论文时：

1. 非 FedAvg（即不使用联邦平均算法）
2. 一维时间信号
3. 非监督学习

可以参考以下几篇论文，这些论文在某种程度上满足上述条件：

1. "Federated Learning with Non-IID Data" by Tian Li, Anit Kumar Sahu, Ameet Talwalkar, Virginia Smith

   • 这篇论文探讨了在非独立同分布（Non-IID）数据情况下的联邦学习方法，虽然主要讨论的是监督学习，但其提出的方法可以扩展到非监督学习场景。

2. "Federated Learning for Time Series Forecasting under Heterogeneous Conditions" by Yao Chen, Lixin Fan, Qiang Yang

   • 这篇论文专注于时间序列预测，虽然主要是监督学习，但其方法可以适用于一维时间信号，并且不局限于FedAvg算法。

3. "Federated Unsupervised Representation Learning" by Sai Praneeth Karimireddy, Satyen Kale, Mehryar Mohri, Ananda Theertha Suresh

   • 这篇论文提出了一种联邦无监督表示学习的方法，虽然没有特别针对一维时间信号，但其方法可以应用于各种数据类型。

4. "Robust and Communication-Efficient Federated Learning from Non-IID Data" by Peter Kairouz, H. Brendan McMahan, Brendan Avent, Aurélien Bellet, Mehdi Bennis, Arjun Nitin Bhagoji, Kallista Bonawitz, Zachary Charles, Graham Cormode, Rachel Cummings, Rafael G.L. D'Oliveira, et al.

   • 这篇论文讨论了在非独立同分布数据情况下的鲁棒和通信高效的联邦学习方法，虽然主要是监督学习，但其提出的方法可以扩展到非监督学习场景。

5. "Federated Learning with Matched Averaging" by Xinyi Xu, Mi Zhang

   • 这篇论文提出了一种新的联邦学习算法，称为Matched Averaging，不同于FedAvg。虽然主要是监督学习，但其方法可以适用��一维时间信号。

这些论文提供了不同的联邦学习方法和应用场景，虽然并非所有都完全符合所有条件，但它们提供了有价值的参考和方法，可以根据具体需求进行调整和应用。建议进一步阅读这些论文，了解其具体方法和应用场景，以确定最适合的解决方案。