一种基于联邦学习的卸载智能优化方法和系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202110957576.7
IPC分类号：G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00
申请日期：
2021-08-20
申请人：
深圳市沃易科技有限公司

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著录项信息

专利名称	一种基于联邦学习的卸载智能优化方法和系统
申请号	CN202110957576.7	申请日期	2021-08-20
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-09-17	公开/公告号	CN113408675A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;N;2;0;/;0;0查看分类表>
申请人	深圳市沃易科技有限公司	申请人地址	广东省深圳市龙华区民治街道新牛社区港深国际中心471 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	深圳市沃易科技有限公司	当前权利人	深圳市沃易科技有限公司
发明人	朱玉金
代理机构	北京海虹嘉诚知识产权代理有限公司	代理人	张涛

摘要

本发明提供了一种基于联邦学习的卸载智能优化方法和系统，包括如下步骤：采用多层感知器模型学习计算任务特征并把任务进行分类，采用联邦学习训练模型；计算各分类任务的评分，得到排名前N个任务作为集合；计算系统总服务成本，当本地服务器的CPU频率小于一定比例的边缘服务器频率且当前任务不在集合中，则该任务在本地执行；当本地服务器的CPU频率小于一定比例的边缘服务器频率且当前任务在集合中，则该任务在边缘服务器执行；否则该任务在云服务器执行；当时隙时刻的成本低于上一个时隙的成本时，更新卸载策略。本发明提出的方法，能够降低系统总服务成本，同时保护多参与方的隐私，实现计算卸载优化。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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