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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京信息工程大學(xué)申請的專利一種動態(tài)邊緣計(jì)算環(huán)境下的分層聯(lián)邦學(xué)習(xí)優(yōu)化方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120017513B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-20發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510475312.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04L41/0894；該發(fā)明授權(quán)一種動態(tài)邊緣計(jì)算環(huán)境下的分層聯(lián)邦學(xué)習(xí)優(yōu)化方法是由陳啟賢;許小龍;孫嘉陽;崔光明;吳金濤設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-04-16向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種動態(tài)邊緣計(jì)算環(huán)境下的分層聯(lián)邦學(xué)習(xí)優(yōu)化方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種動態(tài)邊緣計(jì)算環(huán)境下的分層聯(lián)邦學(xué)習(xí)優(yōu)化方法，包括：步驟1，通過動態(tài)聚類算法優(yōu)化由終端設(shè)備和聚合節(jié)點(diǎn)組成的參與協(xié)同訓(xùn)練的設(shè)備聚合拓?fù)洌３址€(wěn)定設(shè)備關(guān)系的同時適應(yīng)設(shè)備變化；所述終端設(shè)備包括智能手機(jī)、物聯(lián)網(wǎng)終端；所述節(jié)點(diǎn)包括邊緣服務(wù)器、網(wǎng)關(guān)；步驟2，基于歷史性能數(shù)據(jù)預(yù)測并推薦最優(yōu)訓(xùn)練頻率，實(shí)現(xiàn)資源感知的自適應(yīng)訓(xùn)練調(diào)度；步驟3，設(shè)備根據(jù)自身資源狀況動態(tài)調(diào)整訓(xùn)練輪次，平衡訓(xùn)練強(qiáng)度與時間效率；步驟4，建立分層超時容錯機(jī)制，在保證訓(xùn)練連續(xù)性的同時處理異常設(shè)備狀況。本發(fā)明在動態(tài)的邊緣計(jì)算環(huán)境中，對分層模型訓(xùn)練框架中的聚合結(jié)構(gòu)和聚合頻率進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，提升了模型訓(xùn)練的效率和精度。

本發(fā)明授權(quán)一種動態(tài)邊緣計(jì)算環(huán)境下的分層聯(lián)邦學(xué)習(xí)優(yōu)化方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種動態(tài)邊緣計(jì)算環(huán)境下的分層聯(lián)邦學(xué)習(xí)優(yōu)化方法，其特征在于，針對每一輪分層協(xié)同的分布式模型參數(shù)訓(xùn)練與聚合，執(zhí)行以下步驟：步驟1，通過動態(tài)聚類算法優(yōu)化由終端設(shè)備和聚合節(jié)點(diǎn)組成的參與協(xié)同訓(xùn)練的設(shè)備聚合拓?fù)洌３址€(wěn)定設(shè)備關(guān)系的同時適應(yīng)設(shè)備變化；所述終端設(shè)備包括智能手機(jī)、物聯(lián)網(wǎng)終端；所述節(jié)點(diǎn)包括邊緣服務(wù)器、網(wǎng)關(guān)；步驟2，基于歷史性能數(shù)據(jù)預(yù)測并推薦最優(yōu)訓(xùn)練頻率，實(shí)現(xiàn)資源感知的自適應(yīng)訓(xùn)練調(diào)度；步驟3，設(shè)備根據(jù)自身資源狀況動態(tài)調(diào)整訓(xùn)練輪次，平衡訓(xùn)練強(qiáng)度與時間效率；步驟4，建立分層超時容錯機(jī)制，在保證訓(xùn)練連續(xù)性的同時處理異常設(shè)備狀況；步驟1包括：步驟1-1，基于動態(tài)聚類算法優(yōu)化設(shè)備聚合拓?fù)洌搭A(yù)訓(xùn)練精度和通信延遲最小化原則對邊緣設(shè)備進(jìn)行聚類劃分；所述動態(tài)聚類算法包括以下步驟：計(jì)算設(shè)備間預(yù)訓(xùn)練精度差異與通信延遲；以最小化聚類內(nèi)通信延遲總和為目標(biāo)選擇中心節(jié)點(diǎn)；優(yōu)先將新設(shè)備分配至預(yù)訓(xùn)練精度差異優(yōu)化量最大的聚類；選擇聚合不同設(shè)備的公式為： 其中是第h層的第j個聚類，h∈[0,H-1]，j∈[1,N]，中包含節(jié)點(diǎn)，在中的節(jié)點(diǎn)的共同的聚合節(jié)點(diǎn)為是中心節(jié)點(diǎn)；N是指包含的邊緣設(shè)備數(shù)，和分別是第i個設(shè)備在第h層的節(jié)點(diǎn)表示和第k個設(shè)備在第h層的節(jié)點(diǎn)表示；H是聚合結(jié)構(gòu)的總層數(shù)，是指和的通信距離，acci是指第i個設(shè)備的預(yù)訓(xùn)練精度，是指第h層的第j個聚類的平均預(yù)訓(xùn)練精度，λ是指權(quán)重系數(shù)；步驟1-2，在每輪訓(xùn)練結(jié)束后、下一輪訓(xùn)練開始前，動態(tài)調(diào)整聚合結(jié)構(gòu)：當(dāng)?shù)趓輪訓(xùn)練完成且根聚合節(jié)點(diǎn)將訓(xùn)練得到的模型參數(shù)發(fā)送至負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)訓(xùn)練流程的中心管理單元的控制節(jié)點(diǎn)后，控制節(jié)點(diǎn)比較第r+1輪與第r輪的設(shè)備集合：如果設(shè)備無變化，則保持聚合結(jié)構(gòu)Sr不變；否則，統(tǒng)計(jì)退出設(shè)備集合{Vout}和新加入設(shè)備集合{Vin}，并基于如下公式生成下一輪聚合結(jié)構(gòu)Sr+1： 其中Sr表示第r輪訓(xùn)練的樹形結(jié)構(gòu)；步驟1-3，刪除離開設(shè)備的聚合結(jié)構(gòu)：對于離開設(shè)備Vi，獲取設(shè)備Vi在聚合結(jié)構(gòu)Sr+1中的最高出現(xiàn)層hmax，如果hmax＝0，則直接移除設(shè)備Vi在第0層的節(jié)點(diǎn)如果hmax≥1，則從第0層至第hmax層，將設(shè)備Vi在h層對應(yīng)節(jié)點(diǎn)表示標(biāo)記為emptyi，并更新相關(guān)聚類中心節(jié)點(diǎn)；emptyi表示設(shè)備Vi刪除后產(chǎn)生的空缺標(biāo)記；步驟1-4，增添新加入設(shè)備的聚合結(jié)構(gòu)：對于新加入設(shè)備Vq，遍歷第0層所有聚類計(jì)算設(shè)備Vq加入各聚類后對聚類平均預(yù)訓(xùn)練精度的優(yōu)化增益deltaj，并選擇增益最大的聚類進(jìn)行加入，如果存在聚類為空，p∈[1,N]，則的平均預(yù)訓(xùn)練精度設(shè)為0或負(fù)值；步驟1-5，補(bǔ)充空缺聚合節(jié)點(diǎn)的聚合結(jié)構(gòu)調(diào)整方法：自底向上逐層檢測空缺聚合節(jié)點(diǎn)emptyi，如果聚類的中心節(jié)點(diǎn)為空缺狀態(tài)，則基于動態(tài)聚類算法重新選擇中心設(shè)備Vk，并同步更新各層關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)。

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