基于联邦边缘学习的数据共享时延优化方法及装置
实质审查的生效
摘要
本发明提供一种基于联邦边缘学习的数据共享时延优化方法及装置，所述方法包括：利用基于联邦边缘学习的分布式系统架构进行数据共享；所述系统架构包括通信连接的客户端、边缘服务器和中心服务器；对所述客户端的传输功率、计算功率和数据卸载量进行优化，获取最小的数据共享时延。本发明通过利用基于联邦边缘学习的分布式系统架构进行数据共享，提高了数据共享的效率，再对客户端的传输功率、计算功率和数据卸载量进行优化，实现在工业互联网中的数据共享资源受限的场景下获取最小的数据共享时延。
基本信息
专利标题 ：
基于联邦边缘学习的数据共享时延优化方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114465900A
申请号 ：
CN202210195790.8
公开（公告）日 ：
2022-05-10
申请日 ：
2022-03-01
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
郭少勇陈洁蔚黄琳庄健沈韬王应武刘英利柏粉花张驰马圳江
申请人 ：
北京邮电大学;云南省科学技术院;昆明理工大学
申请人地址 ：
北京市海淀区西土城路10号北京邮电大学
代理机构 ：
北京路浩知识产权代理有限公司
代理人 ：
乔慧
优先权 ：
CN202210195790.8
主分类号 ：
H04L41/083
IPC分类号 ：
H04L41/083 H04L41/0833 H04L67/10 G06N20/00 G06F30/27 G06F111/04 G06F111/06
法律状态
2022-05-27 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04L 41/083
申请日 : 20220301
申请日 : 20220301
2022-05-10 ：
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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