[发明专利]一种基于分布式机器学习的智能计算卸载优化方法有效
| 申请号： | 202110584327.8 | 申请日： | 2021-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN113220369B | 公开（公告）日： | 2022-12-23 |
| 发明（设计）人： | 王田;张依琳;王泽恩;贾维嘉 | 申请（专利权）人： | 北京师范大学珠海校区 |
| 主分类号： | G06F9/445 | 分类号： | G06F9/445;G06F9/50;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 珠海飞拓知识产权代理事务所(普通合伙) 44650 | 代理人： | 陈李青 |
| 地址： | 519000 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及信息技术领域，具体而言，涉及一种基于分布式机器学习的智能计算卸载优化方法。具体包括以下步骤：1)利用MLP来学习任务特征并对任务进行分类，2)提取具体的任务特征，3)找到更适合卸载到边缘服务器或云服务器的任务，4)智能计算卸载优化。本发明能够降低系统总服务成本，同时保护多参与方的隐私，实现计算卸载优化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分布式 机器 学习 智能 计算 卸载 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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