申请/专利权人：天津大学

申请日：2023-10-11

公开（公告）日：2024-01-23

公开（公告）号：CN117436485A

主分类号：G06N3/0464

分类号：G06N3/0464;G06N3/092;G06N3/098;G06N5/043

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.09#实质审查的生效;2024.01.23#公开

摘要：基于权衡时延和精度的多退出点的端‑边‑云协同系统，所述端‑边‑云协同系统包括任务处理智能体和任务推理模型；所述任务推理模型由第一任务推理模块、第二任务推理模块和第三任务推理模块构成；所述任务处理智能体建立终端设备的卸载目标ct及置信度阈值thrconf；所述任务推理模型对异构推理任务在第一任务推理模块上执行并退出，或者将第一任务推理模块的结果提交至某一边缘节点的第二任务推理模块上进一步推理并退出，选择将第二任务推理模块的推理结果提交至云端的第三任务推理模块上执行最终推理；本发明解决了在端‑边‑云架构中模型分割与协同推理的难题，通过运行任务处理智能体联合优化任务推理的退出策略和卸载目标，权衡异构任务的处理速度和推理精度。

主权项：1.基于权衡时延和精度的多退出点的端-边-云协同系统，其特征在于：所述端-边-云协同系统包括嵌入异构任务处理智能体的终端设备＝{1，2，3，...，|D|}、边缘服务器E＝{1，2，3，...，|E|}、云端服务器C和任务推理模型；所述任务推理模型由第一任务推理模块model1、第二任务推理模块model2和第三任务推理模块model3构成；其中：所述任务处理智能体通过如下公式建立终端设备时隙t内任务的卸载目标ct及置信度阈值thrconf； 其中：N为总周期数；Rt和γt分别为t时刻的奖励函数和折扣因子；所述任务处理智能体将卸载目标ct、置信度阈值thrconf输出给所述任务推理模型；所述任务推理模型对异构推理任务在第一任务推理模块上执行，或者将第一任务推理模块的推理结果提交至某一边缘节点的第二任务推理模块上进一步推理，选择将第二任务推理模块的推理结果提交至云端的第三任务推理模块上执行最终推理。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天津大学 基于权衡时延和精度的多退出点的端-边-云协同系统及方法

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