[发明专利]一种联邦学习场景下的移动设备算力预测方法和装置在审
| 申请号： | 202011418124.3 | 申请日： | 2020-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN112418342A | 公开（公告）日： | 2021-02-26 |
| 发明（设计）人： | 黄华威;林康颖;郑子彬 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 苏云辉 |
| 地址： | 510275 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种联邦学习场景下的移动设备算力预测方法和装置，方法包括收集移动设备上的数据信息；将位置信息进行聚类，得到移动设备的热点位置；通过时间信息记录移动设备在热点位置上的停留时间；计算移动设备不同日期下在热点位置的平均网络状态和平均资源状态；将预处理后的数据作为训练数据，输入到循环神经网络模型进行预测，得到预置时间段后移动设备的网络信息和资源状态信息并输出。基于本申请所提供的方式，联邦学习参数服务器能够预测未来阶段内的设备资源状态，有效地提高联邦学习场景下的有效参与设备的比例和减少联邦学习任务的时间成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联邦 学习 场景 移动 设备 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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