发明专利已授权

子图驱动的轻量化联邦学习时空蜂窝网络预测方法

Name: 子图驱动的轻量化联邦学习时空蜂窝网络预测方法
Brand: 南京信息工程大学
SKU: 2024115333932
Availability: InStock

📄 申请号：CN202411533393.2 📄 发布日：2026/08/18

著录项目信息

申请日

2024-10-31

公开号

CN119047657A

公开日

2024-11-29

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_04

IPC 分类号

G06Q10_04 , G06Q50_50 , G06N3_042 , G06N3_0464 , G06N3_049 , G06N3_082 , G06N3_098 , G06N3_092 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

蜂窝网络优化, 网络流量预测, 移动通信网络, 边缘智能

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摘要

本发明属于蜂窝网络通信技术领域，具体涉及子图驱动的轻量化联邦学习时空蜂窝网络预测方法，包括以下步骤：S1、数据预处理；S2、子图划分；S3、模型训练；S4、模型参数剪枝；S5、模型传输；S6、参数聚合；S7、模型更新，为联邦分布式环境设计了一种以节点间时空相关性为核心的分布式子图划分策略，据此制定出更接近实际FL应用场景的子图节点划分方案。本发明将FL框架与STGCN模型进行集成，引入了一种基于传输参数权重的自适应剪枝方案，在模型数据传输阶段设计了强化学习代理进行决策，剪除较低权重参数，以降低模型通信成本与计算成本，实现模型轻量化的同时有效保持预测精度。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN119047657A

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平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种图像风格迁移方法、系统、存储介质及计算设备

当前第 / 件

基于语义触发背景的图像处理网络版权保护方法及系统

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