申请/专利权人：天津大学;国网江苏省电力有限公司南京供电分公司;国网江苏省电力有限公司;中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司

申请日：2023-12-07

公开（公告）日：2024-03-12

公开（公告）号：CN117687782A

主分类号：G06F9/50

分类号：G06F9/50;G06N3/098

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.29#实质审查的生效;2024.03.12#公开

摘要：本发明公开一种基于多粒度群组联邦学习的边缘计算系统和方法，所述边缘计算系统包括边缘设备分组模块，边缘设备指导模块和边缘设备评估模块；其中：所述边缘设备分组模块通过平衡图分割方法对拥有多粒度数据和单元的边缘设备进行分组；所述边缘设备指导模块使用通过细粒度数据训练的单元对使用粗粒度数据训练的单元进行指导来提升其单元性能；所述边缘设备评估模块采用信用分的领导者选择方法对每个群组选举领导者来避免恶意边缘设备的影响，本发明能够有效地将边缘设备划分成相互平衡的组，从而实现更高效安全的通信和聚合过程。

主权项：1.一种基于多粒度群组联邦学习的边缘计算系统，其特征在于，所述边缘计算系统包括边缘设备分组模块，边缘设备指导模块和边缘设备评估模块；其中：所述边缘设备分组模块按照图形化方式对拥有多粒度数据的边缘设备进行处理获得依据通信开销和指导能力的边缘设备指导模块；所述边缘设备指导模块对拥有细粒度数据的单元进行训练,并利用其对拥有粗粒度数据的单元进行指导获得边缘设备评估模块；所述边缘设备评估模块采用信用分的领导者选择方法，通过计算边缘设备的信用分数对本地边缘组群进行联邦学习的参数聚合。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天津大学;国网江苏省电力有限公司南京供电分公司;国网江苏省电力有限公司;中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司 一种基于多粒度群组联邦学习的边缘计算系统和方法

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