[发明专利]利用分布式异步更新在线机器学习的物联网数据分析方法在审
| 申请号： | 201910267625.7 | 申请日： | 2019-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN110175680A | 公开（公告）日： | 2019-08-27 |
| 发明（设计）人： | 李光夏;沈玉龙;刘甲 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N20/10 | 分类号： | G06N20/10;H04L29/08 |
| 代理公司： | 西安长和专利代理有限公司 61227 | 代理人： | 黄伟洪 |
| 地址： | 710071 陕西省*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明属于机器学习技术领域，公开了一种利用分布式异步更新在线机器学习的物联网数据分析方法；利用分布式异步更新在线机器学习的物联网数据分析方法包括：位于网络边缘的从机摄取由各种传感器生成的数据；将处理后的信息发送给主控机；同时，主控机会发送全局模型向量给从机；从机发送本地计算的梯度给主控机；主控机将全局矢量w发送给从机；更新在线学习模型。本发明采用在线学习方法提高其处理流数据的效率和能力，分布式在线学习算法采用主/从架构，其中通过网络交换局部计算的梯度和全局更新的矢量模型；采用具有严格理论支持的异步更新策略减少信息各方之间的交换。 | ||
| 搜索关键词： | 异步更新 物联网数据 在线机器 主控机 在线学习 发送 机器学习技术 在线学习算法 局部计算 理论支持 全局更新 全局模型 全局矢量 矢量模型 网络边缘 网络交换 分析 流数据 传感器 摄取 向量 主控 学习 架构 更新 交换 | ||
【主权项】：
1.一种利用分布式异步更新在线机器学习的物联网数据分析方法，其特征在于分布式、层次化，所述利用分布式异步更新在线机器学习的物联网数据分析方法包括：第一步，位于网络边缘的从机摄取由各种传感器生成的数据；将处理后的信息发送给主控机；同时，主控机会发送全局模型向量给从机；第二步，从机发送本地计算的梯度给主控机；第三步，主控机将全局矢量w发送给从机；第四步，更新在线学习模型。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安电子科技大学，未经西安电子科技大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910267625.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种监控模型训练的方法及装置
- 下一篇：用于机场地面设备的维保方法及装置
