发明专利已授权

一种基于边缘数字孪生关联的联邦学习方法及系统

📄 申请号：CN202110708056.2 📄 发布日：2026/06/12

著录项目信息

申请日

2021-06-24

公开号

CN113419857A

公开日

2021-09-21

申请人

广东工业大学

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 , G06K9_62 , G06N20_20 ,

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习边缘计算数字孪生

应用场景

工业互联网, 智能制造, 智慧城市, 物联网数据协同, 分布式AI训练

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摘要

本发明为解决用户需求和边缘服务器之间存在的资源分配问题，提出一种基于边缘数字孪生关联的联邦学习方法及系统，其中包括以下步骤：参与联邦学习的用户分别生成数字孪生体；使用多对一匹配算法将数字孪生体与边缘服务器配对；服务器构建任务并发布至边缘服务器，数字孪生体利用与其配对的边缘服务器的资源进行联邦学习，并将其局部迭代训练得到的模型传输至边缘服务器；边缘服务器将与其配对的数字孪生体训练得到的模型进行聚合得到局部模型，并将局部模型上传至服务器；服务器将其接收的局部模型进行聚合得到全局模型，检验全局模型精度是否达到预设的阈值，若否，则将当前的全局模型下发至边缘服务器进行训练；若是，则完成当前联邦学习。

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

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当前第 / 件

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