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一种基于边缘计算的车辆联邦学习方法
申请人信息
- 申请人:电子科技大学
- 申请人地址:610000 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
- 发明人: 电子科技大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于边缘计算的车辆联邦学习方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311501756.X |
| 申请日 | 2023/11/13 |
| 公告号 | CN117521849A |
| 公开日 | 2024/2/6 |
| IPC主分类号 | G06N20/00 |
| 权利人 | 电子科技大学 |
| 发明人 | 刘洋洋; 徐润辰; 常征; 夏琦; 高建彬; 刘鹏飞; 张永昭 |
| 地址 | 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号 |
摘要文本
本发明公开了一种基于边缘计算的车辆联邦学习方法，包括以下步骤：构建车辆的联邦学习模型；获取车辆对应的边缘计算节点，并根据车辆的联邦学习模型，确定车辆的效益函数和边缘计算节点的效益函数；根据车辆的效益函数和边缘计算节点的效益函数，确定边缘计算节点的最佳合同制定策略函数；根据边缘计算节点的最佳合同制定策略函数，完成车辆联邦学习。本发明实现了对车辆参与联邦学习的激励，而且提升了联邦学习的训练效果，提高了在实际场景中的应用价值。
专利主权项内容
1.一种基于边缘计算的车辆联邦学习方法，其特征在于，包括以下步骤：构建车辆的联邦学习模型；获取车辆对应的边缘计算节点，并根据车辆的联邦学习模型，确定车辆的效益函数和边缘计算节点的效益函数；根据车辆的效益函数和边缘计算节点的效益函数，确定边缘计算节点的最佳合同制定策略函数；根据边缘计算节点的最佳合同制定策略函数，完成车辆联邦学习。