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申请/专利权人：山东师范大学
摘要：本发明涉及车联网无线通信技术领域，提供了一种基于聚簇和计算卸载的车辆联邦学习方法及系统，包括以下步骤：构建包含多个车辆与一个带有服务器的基站的车辆联邦学习的系统网络模型；基于改进的K‑means算法对车辆进行分簇，并通过综合评分选择出每个簇中评分最高的车辆为簇头车辆；针对分簇后的各个簇的本地计算和通信情况，建立计算卸载模型和时延模型；明确优化问题为最小化任务完成的时间；对卸载决策进行优化，实现任务完成时间的最小化。本发明通过对车辆进行分簇，分簇后车辆无需频繁与远距离基站传输模型参数，减少了通信开销；将模型训练慢的车辆的计算任务部分卸载到簇内其他模型训练快的车辆上进行计算减少了任务完成时间。
主权项：1.一种基于聚簇和计算卸载的车辆联邦学习方法，其特征在于，所述方法包括：构建包含多个车辆与一个带有服务器的基站的车辆联邦学习的系统网络模型；基于改进的K-means算法对车辆进行分簇，并通过综合评分选择出每个簇中评分最高的车辆为簇头车辆；针对分簇后的各个簇的本地计算和通信情况，建立计算卸载模型和时延模型；明确优化问题为最小化任务完成的时间；对卸载决策进行优化，实现任务完成时间的最小化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东师范大学 一种基于聚簇和计算卸载的车辆联邦学习方法及系统
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