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摘要：本发明提供一种基于联邦学习的车联网资源分配方法及系统，其中方法包括：基于车联网中目标车辆的行驶画像，持续尝试预测非标通信情形；当尝试预测到时，基于预训练的联邦学习模型，决策非标通信情形的资源分配策略；基于资源分配策略，从车联网的通信资源预备池中分配相应的通信资源给目标车辆。本发明基于车联网中目标车辆的行驶画像，持续尝试预测非标通信情形，当尝试预测到时，基于预训练的联邦学习模型，决策非标通信情形的资源分配策略，基于资源分配策略，从车联网的通信资源预备池中分配相应的通信资源给目标车辆，充分确保目标车辆在产生非标通信情形时能够获得极高质量的通信支持，避免对车联网中的车辆造成影响。
主权项：1.一种基于联邦学习的车联网资源分配方法，其特征在于，包括：基于车联网中目标车辆的行驶画像，持续尝试预测非标通信情形；当尝试预测到时，基于预训练的联邦学习模型，决策非标通信情形的资源分配策略；其中，资源分配策略为非标通信情形适宜的指示如何对目标车辆分配通信资源的策略；基于资源分配策略，从车联网配备的通信资源预备池中分配相应的通信资源给目标车辆；其中，通信资源预备池中有大量的待分配通信资源。
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百度查询： 无锡学院 一种基于联邦学习的车联网资源分配方法及系统
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