申请/专利权人：南京邮电大学

申请日：2023-05-06

公开（公告）日：2023-09-29

公开（公告）号：CN116827982A

主分类号：H04L67/12

分类号：H04L67/12;H04L41/14;G06N20/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.10.24#实质审查的生效;2023.09.29#公开

摘要：本发明属于联邦学习与边缘计算技术领域，公开了一种工业物联网中基于声誉机制的数字孪生激励方法，该方法由短期激励机制与长期激励机制即声誉管理机制结合而成的激励机制完成，包括步骤1：构建数字孪生体传输模型；步骤2：设计数字孪生体的类型，进行分类；步骤3：利用联邦学习对数字孪生体进行模型聚合，对边缘数字孪生体进行补偿，得出每个数字孪生体设备的效用以及任务发布者的效用，对每次数字孪生体的联邦学习进行延迟分析；步骤4：设计公平稳定的联邦学习模型。本发明一种混合的长短期激励机制加入进边缘服务器中的数字孪生体与云端的联邦学习之中，避免数字孪生体与云端之间的信息传输出现误差和不准确性。

主权项：1.一种工业物联网中基于声誉机制的数字孪生激励方法，其特征在于：所述数字孪生激励方法由短期激励机制即基于合同的激励机制与长期激励机制即声誉管理机制结合而成的激励机制完成，具体包括如下步骤：步骤1：构建一个工业物联网的数字孪生体传输模型；步骤2：设计了数字孪生体的类型，对数字孪生体进行分类；步骤3：利用联邦学习对数字孪生体进行模型聚合，利用合同理论对边缘数字孪生体进行对应的补偿，同时得出每个数字孪生体设备的效用以及任务发布者的效用，最后再对每次数字孪生体的联邦学习进行延迟分析；步骤4：设计一个公平稳定的联邦学习模型FRFL应对联邦学习过程中存在的威胁，优化问题以设计出基于合同的激励机制与声誉管理机制。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京邮电大学 工业物联网中基于声誉机制的数字孪生激励方法

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