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本发明公开了一种面向工业互联网的分布式边缘学习系统和方法,包括基站和计算设备,两计算设备之间通过D2D链路传输数据;计算设备根据本地数据训练本地模型后,依据最优广播数据速率和最优带宽,通过广播与所有相邻其他计算设备共享本地模型,依据来自于相邻其他计算设备共享的本地模型估计全局模型,上传最优广播数据速率和本地模型相关信息至基站;基站依据本地模型相关信息、最优广播数据速率和设备网络信息确定每个计算设备的估计全局模型和真实全局模型之间的模型偏差,定义偏差减少速率为每增加单位带宽所有计算设备的模型偏差减
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113923605 B
(45)授权公告日 2022.08.09
(21)申请号 202111240693.8 H04W 28/22 (2009.01)
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