[发明专利]面向物联网中基于区块链技术的联邦学习能效优化方法在审
| 申请号： | 202310037908.9 | 申请日： | 2023-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN116055488A | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 刘宜明;张家祥;秦晓琦;张平 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | H04L67/10 | 分类号： | H04L67/10;H04L67/12;G06N20/00;G06N7/01;G16Y10/75;G16Y30/00 |
| 代理公司： | 北京挺立专利事务所(普通合伙) 11265 | 代理人： | 高福勇 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向物联网中基于区块链技术的联邦学习能效优化方法，考虑到物联网中异构设备之间的去中心化联邦学习范例，建立一个基于区块链的联邦学习框架，其中所有的物联网设备都有机会以去中心化的方式参与联邦学习模型的构建过程。在框架中，设计了一种针对局部模型基于委员会机制的本地模型动态聚合方式来解决恶意节点的问题，提升了联邦学习模型性能。此外，针对面向物联网中联邦学习和区块链联合的资源分配，量化了基于区块链技术联邦学习的时延和能耗，提出联合信道分配、区块链主节点选择及区块大小调整的优化方法，在保证联邦学习性能的同时降低系统的能耗。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 联网 基于 区块 技术 联邦 学习 能效 优化 方法 | ||
【主权项】：
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