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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明公开了一种基于异构模型重组的个性化分层联邦学习环境监测方法，首先通过移动监测终端实时获取城市环境监测相关数据，并将数据上传至边缘节点；然后边缘节点对数据进行预处理和解析；在边缘节点进行异构模型重组和数据模型训练，异构模型重组包括边缘节点更新和移动监测终端更新；最后将训练后的数据模型上传至云端，通过训练后的数据模型进行数据预测及预警。本发明采用分层联邦学习架构，上层的边缘节点云端之间的模型采用异步聚合，通过无等待通信提高学习效率；下层的移动终端和边缘节点之间的模型采用同步聚合，确保高精度和快速收敛。提出的异构模型重组技术，有效地减轻使用分布与移动终端数据不同的公共数据库所带来的不利影响。
主权项：1.一种基于异构模型重组的个性化分层联邦学习环境监测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、通过移动监测终端实时获取城市环境监测相关数据，并将数据上传至边缘节点；步骤2、在边缘节点对城市环境监测相关数据进行预处理和解析，得到处理后的数据；步骤3、在边缘节点进行异构模型重组，并通过处理后的数据对模型进行训练，得到训练后的数据模型；所述异构模型重组包括边缘节点更新和移动监测终端更新；步骤4、将训练后的数据模型上传至云端，在云端通过训练后的数据模型进行环境参数的预测及预警，并将各环节数据进行可视化展示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 基于异构模型重组的个性化分层联邦学习环境监测方法
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