发明专利已授权

一种面向异构智慧交通系统的联邦学习客户端选择方法

📄 申请号：CN202310035218.X 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2023-01-10

公开号

CN116011589B

公开日

2025-12-16

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

G06N20_00

IPC 分类号

G06N20_00 , H04L67_10 ,

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习人工智能算法分布式机器学习

应用场景

智慧交通, 车联网, 车路协同, 交通流预测, 城市交通管理

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摘要

本发明公开了一种面向异构智慧交通系统的联邦学习客户端选择方法及系统，包括以下步骤：S1、建立基于联邦学习协议的全局预测模型，将客户端选择问题建模为二维完全背包问题；S2、获取所有客户端的CPU执行频率和客户端与边缘服务器的物理距离；S3、根据客户端的CPU执行频率和与边缘服务器的物理距离通过异构感知聚类方法将客户端聚类；S4、将得到的聚类结果通过客户端选择方法最大化截止时间内参与训练的客户端数量。本方法与传统技术相比，通过提高截止时间内参与训练的客户端数量，能够在有限时间内，提高训练效率和预测精度。

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

一种基于隐私保护的增量宽度学习系统及方法

当前第 / 件

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