[发明专利]基于联邦学习的云边算力网络流量管理的方法和系统在审
| 申请号： | 202310216837.9 | 申请日： | 2023-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN116319520A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 安致嫄;李亚君;吴利杰;刘岩;王昭赫;朱睿杰;董姣姣 | 申请（专利权）人： | 国网河南省电力公司信息通信分公司;郑州大学;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | H04L45/12 | 分类号： | H04L45/12;H04L45/00;H04L47/2441;H04L47/125;H04L43/04;G06N20/20 |
| 代理公司： | 郑州博派知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 41137 | 代理人： | 荣永辉 |
| 地址： | 450000 河南省郑*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种基于联邦学习的云边算力网络流量管理的方法和系统，其中，该方法包括：通过算力节点获取本地私有流量数据，并通过本地私有流量数据对本地初始流量预测模型进行训练，得到初始模型参数；将初始模型参数上传至算力控制器进行聚合，得到全局模型参数，并将全局模型参数回传给本地初始流量预测模型，得到云边算力网络全局流量预测模型，并将全局流量预测模型下发到各算力节点，对流量进行预测；获取待调度网络流量，并对待调度网络流量进行分类，根据不同的类型获取流量预测值，对网络流量进行路径计算，实现最优路径调度。通过本申请，解决了云边算力网络中海量数据进行云计算流量管理时，无法保证用户流量信息和数据的隐私安全的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 云边算力 网络流量 管理 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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