[发明专利]一种基于深度学习的无线供能边缘计算延迟优化方法有效
| 申请号： | 201911176654.9 | 申请日： | 2019-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN110941675B | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 张兴军;付哲;于博成;纪泽宇;蔡梦华 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06F16/27 | 分类号： | G06F16/27;G06K9/62;H04L67/1001 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 李红霖 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的无线供能边缘计算延迟优化方法，属于边缘计算领域。本发明的优化方法，包括以下步骤：1)基于节点协同传输的无线供能边缘计算，建立任务卸载到边缘服务器时延模型；2)采用分段线性化算法将边缘服务器时延模型转化为线性整数规划模型；3)进行仿真实验验证优化方法的有效性，若时延得到优化，转到步骤4)；否则，转到步骤2)；4)求解线性整数规划模型获得训练深度置信网络的数据集；5)利用生成的数据集训练DBN网络，直至错误率小于预设值，得到训练好的网络模型。解决了关于无线供能边缘计算网络的“远近”效应的问题，降低了数据卸载到边缘服务器的时延。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 无线 边缘 计算 延迟 优化 方法 | ||
【主权项】：
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