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申请/专利权人：广东工业大学

摘要：本发明提供一种基于迁移学习的边缘数字孪生体部署方法，包括以下步骤：利用KM算法制定新工厂边缘服务器和现有工厂边缘服务器的匹配，利用模拟退火算法制定新建工厂内边缘服务器和IIoT设备m的匹配；每个新建工厂内的边缘服务器与一个现有工厂边缘服务器匹配；将现有工厂边缘服务器中的源域模型传输到对应的新工厂边缘服务器上；新建工厂内的边缘服务器将接收到的源域模型迁移到匹配的IIoT设备m上，为IIoT设备m构建源域模型；在新建工厂内，边缘服务器利用源域模型，结合IIoT设备m上传的数据，为匹配的IIoT设备m构建数字孪生体。本发明为缺乏数据的新建工厂部署边缘数字孪生体，在满足系统延迟的前提下为数字孪生体构建准确度较高的源域模型。

主权项：1.一种基于迁移学习的边缘数字孪生体部署方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：新建工厂内的IIoT设备m将接收到的数据上传到最近的边缘服务器进行模型训练，获取每个工厂内的IIoT设备m利用现有样本进行模型训练后获得的源域模型上的准确度，将数据发送到现有工厂的每个边缘服务器上，利用线性拟合的迁移方法获取每个IIoT设备m在每个源域模型上的准确度，进一步计算各个源域模型迁移到各个IIoT设备m时的迁移效果；步骤2：利用KM算法制定新工厂边缘服务器和现有工厂边缘服务器的匹配，利用模拟退火算法制定新建工厂内边缘服务器和IIoT设备m的匹配；每个新建工厂内的边缘服务器与一个现有工厂边缘服务器匹配；步骤3：将现有工厂边缘服务器中的源域模型传输到对应的新工厂边缘服务器上；步骤4：根据边缘服务器与IIoT设备m匹配关系，将IIoT设备m与对应新工厂边缘服务器进行匹配并将数据上传；新建工厂内的边缘服务器将接收到的源域模型迁移到匹配的IIoT设备m上，为IIoT设备m构建源域模型；步骤5：边缘服务器利用源域模型并结合IIoT设备m上传的数据，为匹配的IIoT设备m构建数字孪生体；将边缘数字孪生体部署方法分为三部分：第一部分是新建工厂内的IIoT设备m和新工厂边缘服务器n之间的匹配，称为端-边匹配模型；IIoT设备m将自身的实时通信数据上传到新工厂边缘服务器n上，新工厂边缘服务器n利用IIoT设备m的数据为IIoT设备m构建和维护数字孪生体；其中，用n表示新工厂边缘服务器，用l表示现有工厂边缘服务器；第二部分是现有工厂边缘服务器l和新工厂边缘服务器n之间的匹配，称为边-边匹配模型；从现有工厂边缘服务器l中选取训练好的源域模型，将源域模型传输到新工厂边缘服务器n；第三部分是模型迁移；新工厂边缘服务器n在接收到源域模型后，采用迁移学习将接收的源域模型迁移到匹配的每一个IIoT设备m上；新建工厂内部署个边缘服务器和个IIoT设备m，分别记为和；在现有工厂中有个现有工厂边缘服务器l，记作；将IIoT设备m的数据样本记作,将现有工厂边缘服务器中的源域模型记作。

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