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2023-06-17 发布于四川
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本发明涉及一种移动边缘云中网络不确定性感知的联邦学习方法及系统。该方法包括：基于联邦学习FL框架，定义MEC网络不确定下的每个用户设备的训练参数的平均量；确定每个联邦学习FL任务请求过程中的平均模型尺寸因子；确定每个联邦学习FL任务请求过程下的最小聚合器数量以及最大聚合器数量；确定聚合器数量；构建辅助图，并根据辅助图确定位置决策；基于位置决策，确定每个联邦学习FL任务请求过程中产生的总成本；以MEC网络的资源容量为约束条件，根据总成本调整聚合器数量，生成每个联邦学习FL任务请求过程中的最佳聚合器

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113255934 A (43)申请公布日 2021.08.13 (21)申请号 202110629960.4 (22)申请日 2021.06.07 (71)申请人大连理工大学地址

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