一种基于深度学习的无线供能边缘计算延迟优化方法

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摘要

本发明公开了一种基于深度学习的无线供能边缘计算延迟优化方法，属于边缘计算领域。本发明的优化方法，包括以下步骤：1)基于节点协同传输的无线供能边缘计算，建立任务卸载到边缘服务器时延模型；2)采用分段线性化算法将边缘服务器时延模型转化为线性整数规划模型；3)进行仿真实验验证优化方法的有效性，若时延得到优化，转到步骤4)；否则，转到步骤2)；4)求解线性整数规划模型获得训练深度置信网络的数据集；5)利用生成的数据集训练DBN网络，直至错误率小于预设值，得到训练好的网络模型。解决了关于无线供能边缘计算网络的“远近”效应的问题，降低了数据卸载到边缘服务器的时延。

基本信息

专利标题：

一种基于深度学习的无线供能边缘计算延迟优化方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN110941675A

申请号：

CN201911176654.9

公开（公告）日：

2020-03-31

申请日：

2019-11-26

授权号：

CN110941675B

授权日：

2022-04-22

发明人：

张兴军付哲于博成纪泽宇蔡梦华

申请人：

西安交通大学

申请人地址：

陕西省西安市咸宁西路28号

代理机构：

西安通大专利代理有限责任公司

代理人：

李红霖

优先权：

CN201911176654.9

主分类号：

G06F16/27

IPC分类号：

G06F16/27 G06K9/62 H04L29/08

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06F

电数字数据处理

G06F16/27

••在数据库间或在分布式数据库内的数据复制、分配或同步；其分布式数据系统结构

法律状态

2022-04-22 ：

授权

2020-04-24 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 16/27
申请日 : 20191126

2020-03-31 ：

公开

注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。

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