发明专利已授权

适用于巡检系统的深度神经网络混合划分方法

📄 申请号：CN202311422264.1 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2023-10-31

公开号

CN117149444B

公开日

2024-01-26

申请人

华东交通大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F9_50

IPC 分类号

G06F9_50 , G06N3_006 , G06N3_098 ,

技术画像

所属领域

深度神经网络人工智能算法边缘计算分布式计算深度神经网络

应用场景

工业巡检, 智能巡检, 边缘智能, 云端协同推理, 设备状态监测

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摘要

本发明公开了一种适用于巡检系统的深度神经网络混合划分方法，该方法在无人机端构建了第一系统成本模型，在本地服务器构建了第二系统成本模型，将无人机与本地服务器执行DNN过程中的分区决策问题转化为粒子寻优问题，且基于局部枚举法进行粒子寻优问题的求解，并结合第一系统成本模型，得出无人机与本地服务器之间的第一最优划分节点，在有可协同计算异构边缘节点的情况下，结合第二系统成本模型，得出本地服务器与异构边缘节点之间的最优划分链路集合，本发明能在变电站巡检异构系统中，针对不同网络状态及协同环境，合理的划分DNN，具有较高的实用性。

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

一种固体材料弹性模量的导波无损检测方法

当前第 / 件

一种Cu2O@ZnO可见光光催化抗菌材料及其制备方法

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