[发明专利]一种基于数字孪生辅助的联邦学习新鲜度优化方法与系统在审
| 申请号： | 202211051083.8 | 申请日： | 2022-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN115481748A | 公开（公告）日： | 2022-12-16 |
| 发明（设计）人： | 蒋丽;谢正昊;缪家辉;赖健鑫;李嘉柱 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;H04L41/0896;H04L41/142;H04L41/16;H04L67/12 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 刘俊 |
| 地址： | 510090 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于数字孪生辅助的联邦学习新鲜度优化方法与系统，涉及工业物联网的技术领域，包括构建工业物联网联邦学习模型，计算所有智能设备的数字孪生体进行一轮联邦学习的能耗、本地数据新鲜度和模型参数新鲜度；以能耗和新鲜度之和最小化为目标，建立联合带宽分配、数据收集频率和数据计算频率的优化问题，并转化为马尔科夫决策过程，定义状态空间、动作空间和回报函数；建立深度强化学习网络并进行训练，利用训练好的深度强化学习网络进行资源调度，获得最优调度策略，应用到对应的智能设备。本发明有效减少联邦学习的时延，提高联邦学习的学习效率，杜绝了出现反向优化的情况，提高了联邦学习模型的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 数字 孪生 辅助 联邦 学习 新鲜 优化 方法 系统 | ||
【主权项】：
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