龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明属于移动边缘计算通信技术领域，具体涉及移动边缘网络中个性化联邦学习的成本效益协同优化方法，包括，数据集的收集和处理，收集高速公路交通数据集的轨迹数据和手写数字数据集的数字图片，并将数字图片调整为相同大小，节点评估，通过优劣解距离法来评估所有节点的好坏，节点选择，在所有节点概率确定的条件下，根据概率随机选择参与训练的移动节点，模型训练，分别利用MCLR和DNN网络训练处理过的训练集数据对模型进行训练，模型传输，将训练好的模型参数调整，并上传到边缘服务器。本发明能够有利于缓解数据高异构性的问题同时提高模型训练精度，并大大降低了传输成本和通信延迟。
主权项：1.移动边缘网络中个性化联邦学习的成本效益协同优化方法，其特征在于：包括以下步骤：A：数据集的收集和处理，收集高速公路交通数据集的轨迹数据和手写数字数据集的数字图片，并将数字图片调整为相同大小；B：节点评估，通过优劣解距离法来评估所有节点的好坏；C：节点选择，在所有节点概率确定的条件下，根据概率随机选择参与训练的移动节点；D：模型训练，分别利用MCLR和DNN网络训练处理过的训练集数据对模型进行训练；E：模型传输，将训练好的模型参数调整，并上传到边缘服务器；F：概率调整，设置一评估结果阈值，使边缘服务器判断根据概率选择的移动节点是否存在低于阈值的情况；G：模型更新，边缘服务器将聚合得到的新参数以及概率发送回相应的移动节点，移动节点对用自身数据和传回的参数再次训练，直到达到各自的迭代次数，输出模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 移动边缘网络中个性化联邦学习的成本效益协同优化方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号