[发明专利]O-RAN系统中基于联邦学习的人工智能模型处理方法和装置有效
| 申请号： | 202010147497.5 | 申请日： | 2020-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN111242304B | 公开（公告）日： | 2021-01-29 |
| 发明（设计）人： | 韩丽华 | 申请（专利权）人： | 北京物资学院 |
| 主分类号： | G06N5/04 | 分类号： | G06N5/04;G06N20/20 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 101149 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种O‑RAN系统中基于联邦学习的人工智能模型处理方法和装置，方法包括：基于人工智能模型的性能，非实时智能处理单元针对特定应用触发联邦学习模式，包括以下步骤：（1）非实时智能处理单元请求实时智能处理单元对特定应用在本地进行学习，然后反馈学习后的模型参数以及学习后的性能统计结果；（2）非实时智能处理单元进行性能比对，基于性能差值的最大比算法和模型的反馈时延对模型参数进行合并；（3）非实时智能处理单元将合并后的模型参数传输给实时智能处理单元，进行实时推理应用；（4）重复上述过程直到非实时智能处理单元判断人工智能模型的性能达到目标。 | ||
| 搜索关键词： | ran 系统 基于 联邦 学习 人工智能 模型 处理 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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