[发明专利]面向智慧城市物联网信物融合的联邦学习系统及联邦学习训练方法在审
| 申请号： | 202210111366.0 | 申请日： | 2022-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN114584581A | 公开（公告）日： | 2022-06-03 |
| 发明（设计）人： | 陈铭松;张帆;李一鸣;裴秋旭 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | H04L67/12 | 分类号： | H04L67/12;G06N20/00;H04L67/01;H04L67/02;H04L43/10;H04L43/0805;G16Y10/75;G16Y40/10 |
| 代理公司： | 上海德禾翰通律师事务所 31319 | 代理人： | 夏思秋 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向智慧城市物联网信物融合的联邦学习系统，包括设备端和服务端；所述设备端包括MQTT、训练线程、心跳发送线程；所述服务端包括MQTT、模型聚合线程、任务调度线程、心跳监测线程。本发明还提供了基于上述联邦学习系统的联邦学习训练方法，包括：服务器初始化全局模型，在一个通信回合中，服务器选择一定比例的设备，并向被选择的设备发送全局模型；设备接收到消息后，对模型执行训练并更新；将更新的模型重新上传到服务器并进行聚合，得到新的全局模型，进入下一个通信回合；完成预设的通信回合数后，设备接收服务器下发的最新的全局模型并保存供后续使用。本发明具备一定的设备可扩展性、鲁棒性和高效性。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 智慧 城市 联网 信物 融合 联邦 学习 系统 训练 方法 | ||
【主权项】：
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