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摘要：本发明公开了一种边缘协同的数据清洗系统，所述系统包含一种边缘计算动态卸载平台和一种边缘协同的数据清洗方法，此系统对于大量物联网设备产生的脏数据，有效解决了边缘服务器带宽、存储、计算、负载的限制，从结构上减少了底层设备的传输时延，采用边缘联合训练更新模型的参数的方式，整体上提高了数据清洗的准确率和高效性。
主权项：1.一种边缘协同的数据清洗系统，包含一种边缘计算动态卸载平台和一种边缘协同的数据清洗方法，所述的动态卸载平台包括数据源层和边缘协作层；所述的数据源层为若干物联网设备和任务架构，所述的物联网设备和任务架构包含若干边缘节点初始位置、边缘节点最终位置、基站；所述的边缘协作层包含若干边缘节点，所述的边缘节点中每4个边缘节点1、边缘节点2、边缘节点3和边缘协作点4构成一组边缘更新模型；所述的数据源层把数据卸载到边缘协作层不同的边缘节点，边缘节点根据其收到的数据，然后基于逻辑回归算法训练数据清洗模型；所述的边缘协同的数据清洗方法包含以下步骤：1输入网络拓扑结构的二维矩阵，准确率容忍度δ，边缘节点最大卸载任务数量R，然后采用边缘协同的数据清洗算法，2基于K-means算法计算出边缘节点的初始位置，3对于每一个边缘节点，利用逻辑回归算法计算所有边缘节点的平均准确率ACCave，4对于每一个任务，计算离该任务最近的占总数量12的边缘节点，按照距离升序排列，5然后依次计算把任务卸载到边缘节点Ck时，准确率ACCk的值，如果|ACCk-ACCave|δ并且满足|Ck|R，则该任务卸载到Ck节点，6最后更新边缘层的聚类结果和每一类的清洗率。
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百度查询： 北京师范大学珠海校区 北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院 一种边缘协同的数据清洗系统
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