移动边缘云中网络不确定性感知的联邦学习方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202110629960.4
IPC分类号：G06N20/00
申请日期：
2021-06-07
申请人：
大连理工大学

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著录项信息

专利名称	移动边缘云中网络不确定性感知的联邦学习方法及系统
申请号	CN202110629960.4	申请日期	2021-06-07
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-08-13	公开/公告号	CN113255934A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N20/00	IPC分类号	G;0;6;N;2;0;/;0;0查看分类表>
申请人	大连理工大学	申请人地址	辽宁省大连市经济技术开发区图强街321号大连理工大学开发区校区综合楼变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	大连理工大学	当前权利人	大连理工大学
发明人	徐子川;李东瑞;夏秋粉
代理机构	北京高沃律师事务所	代理人	韩雪梅

摘要

本发明涉及一种移动边缘云中网络不确定性感知的联邦学习方法及系统。该方法包括：基于联邦学习FL框架，定义MEC网络不确定下的每个用户设备的训练参数的平均量；确定每个联邦学习FL任务请求过程中的平均模型尺寸因子；确定每个联邦学习FL任务请求过程下的最小聚合器数量以及最大聚合器数量；确定聚合器数量；构建辅助图，并根据辅助图确定位置决策；基于位置决策，确定每个联邦学习FL任务请求过程中产生的总成本；以MEC网络的资源容量为约束条件，根据总成本调整聚合器数量，生成每个联邦学习FL任务请求过程中的最佳聚合器数量，并根据最佳聚合器数量优化联邦学习FL框架。本发明合理分布聚合器，MEC网络不确定性情况下实现最小化实施成本。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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