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申请/专利权人：南京邮电大学;江苏省未来网络创新研究院
申请日：2024-03-13
公开（公告）日：2024-05-10
公开（公告）号：CN118014305A
主分类号：G06Q10/0631
分类号：G06Q10/0631;G06F18/241;G06N20/00
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开
摘要：本发明公开了车联网场景下分层联邦学习RSU调度的公平性增强方法，首先明确车联网场景和智能识别任务；接着构建车联网场景下分层联邦学习的架构，描述车辆用户、RSU参与云端聚合的主要过程；然后将RSU调度问题转换成多臂老虎机问题，使用置信上界算法进行RSU选择，同时引入本地数据新鲜度来增强该过程的公平性；最后，使用Jain指标，结合分类准确度和系统整体时延提出综合性指标进行评测；本发明所设计的方法解决了车联网场景下分层联邦学习RSU调度问题的公平性问题。
主权项：1.车联网场景下分层联邦学习RSU调度的公平性增强方法，其特征在于，针对目标车联网场景，执行如下步骤S1-步骤S4，完成目标车联网场景中的路侧单元调度优化：步骤S1：明确目标车联网场景和智能识别任务，所述的目标车联网场景包括目标区域中多个连续部署的路侧单元，及其覆盖范围内的车辆和一个中心基站；所述的智能识别任务表示车辆基于路侧单元的交互，完成其周围目标识别的过程；步骤S2：建立分层联邦学习架构，构建路侧单元调度模型并进行联邦学习，联邦学习的过程包括路侧单元根据目标车联网场景，收集其覆盖区域内各车辆的数据，对路侧单元调度模型进行本地训练，中心基站与路侧单元进行交互，并选择路侧单元，更新路侧单元调度模型，并将更新好的路侧单元调度模型下发给各车辆，使其完成智能识别任务；步骤S3：将路侧单元调度问题转换为多臂老虎机问题，中心基站使用置信上界算法进行路侧单元选择，过程中引入本地数据新鲜度，以增强路侧单元调度的公平性；步骤S4：引入Jain公平性指标，结合分类准确度、系统整体时延，提出综合性指标，对路侧单元调度模型进行评测，完成目标车联网场景中的路侧单元调度优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学;江苏省未来网络创新研究院 车联网场景下分层联邦学习RSU调度的公平性增强方法
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