发明专利 已授权

一种基于联邦元学习的移动边缘计算智能卸载方法及装置

📄 申请号:CN202111497448.5 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2021-12-09
公开号
CN114265631B
公开日
2024-04-05
申请人
浙江工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

移动边缘计算, 智能任务卸载, 物联网, 工业互联网, 智慧城市

摘要

本发明公开了一种基于联邦元学习的移动边缘计算智能卸载方法及装置,云端服务器和边缘服务器具有结构相同的神经网络模型,边缘服务器从云端服务器下载所述神经网络模型的初始网络参数用于更新本地神经网络模型的网络参数,边缘服务器训练本地的神经网络模型,计算出损失值上传给云端服务器,云端服务器聚合所有接收到的损失值进行网络参数的更新,完成网络模型的训练,边缘服务器采用训练好的神经网络模型决定最优卸载策略。本发明在不泄露用户数据隐私的前提下,联合多个边缘服务器共同训练学习,得到泛化能力更强的神经网络模型,并实现边缘服务器个性化计算卸载应用。

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: CN114265631B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

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