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摘要：本发明公开了一种基于多层分布式学习的协作感知系统及持续学习方法。该系统的云中心包括云端中心服务器和边缘聚合服务器；云端中心服务器用于对各个边缘节点进行动态聚类以获得聚类分组信息，并将聚类分组信息发送至边缘聚合服务器；边缘聚合服务器用于根据聚类分组信息选择与各个边缘节点对应的边缘主动学习平台加入边缘聚簇，以获得边缘聚合模型；边缘主动学习平台用于接收边缘聚合模型并将边缘聚合模型装载到与各个边缘节点对应的无人终端平台上。本发明通过云中心对各个边缘节点进行动态聚类，进而在局部边缘模型上完成聚合，减少数据异构性对聚合模型的干扰，提高边缘模型性能。
主权项：1.一种基于多层分布式学习的协作感知系统，其特征在于，所述系统包括云中心、边缘主动学习平台以及无人终端平台；所述云中心包括云端中心服务器和边缘聚合服务器；所述云端中心服务器用于对各个边缘节点进行动态聚类以获得聚类分组信息，并将所述聚类分组信息发送至所述边缘聚合服务器；所述边缘聚合服务器用于根据所述聚类分组信息选择与所述各个边缘节点对应的所述边缘主动学习平台加入边缘聚簇，以获得边缘聚合模型；所述边缘主动学习平台用于接收所述边缘聚合模型并将所述边缘聚合模型装载到与所述各个边缘节点对应的所述无人终端平台上；所述云端中心服务器还用于优化所述边缘聚合模型；所述云端中心服务器包括领域先验知识库；所述优化所述边缘聚合模型，包括：利用所述领域先验知识库对所述边缘节点上传的疑难样本打上软标签；以及利用所述打上软标签的疑难样本对所述边缘聚合模型进行知识蒸馏；所述云端中心服务器还用于将所述打上软标签的疑难样本实时下发给所述边缘主动学习平台；所述边缘主动学习平台利用所述打上软标签的疑难样本对边缘模型进行训练并将训练后的边缘模型上传至所述云中心；所述获得边缘聚合模型，包括：聚合所述边缘聚簇内的所述边缘模型，以生成所述边缘聚合模型；所述边缘聚合服务器还用于将所述知识蒸馏后的边缘聚合模型发送至所述边缘聚簇内的所有所述边缘节点，以替换所述边缘节点内的原有边缘模型。
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百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于多层分布式学习的协作感知系统及持续学习方法
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