网络连通自愈方法和装置
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116866155A

    公开(公告)日:2023-10-10

    申请号:CN202310952190.6

    申请日:2023-07-31

    Abstract: 本申请公开了一种网络连通自愈方法和装置,其中方法包括:多智能体系统中的智能体在每个时刻,确定自身相对于编队参考原点的位置状态向量,并上报给控制站,以触发所述控制站计算所有智能体在相应时刻的所述位置状态向量的平均值,并反馈给所述智能体;响应于接收到所述平均值,所述智能体基于所述平均值确定自身的全局位置状态向量差值,基于与自身存在直连关系的其他智能体在当前时刻的位置状态向量,确定自身的局部位置状态向量差值,基于全局位置状态向量差值、局部位置状态向量差值和期望速度,为所述智能体生成新的控制速率,并控制智能体当前按照该控制速率飞行。采用本申请可以实现网络分裂时的自愈。

    一种基于通信网络的联邦学习方法、装置

    公开(公告)号:CN119416868A

    公开(公告)日:2025-02-11

    申请号:CN202411538491.5

    申请日:2024-10-31

    Abstract: 本申请公开了一种基于通信网络的联邦学习方法,包括:在任一节点侧,在该节点的任一待学习神经网络模型的任一轮次训练阶段,当该待学习神经网络模型的模型参数的当前累计更新次数不为第一间隔次数的整数倍以及第二间隔次数的整数倍时,在本节点进行本地训练,当前累计更新次数为第一间隔次数的整数倍且不为第二间隔次数的整数倍时,该节点模型参数进行融合,得到用于表征邻居共识的模型参数,当前累计更新次数为第二间隔次数的整数倍时,该节点获取聚合模型参数,得到用于表征全局聚合的模型参数,基于所得到的模型参数进行下一次更新并累计更新次数,直至当前累计更新次数达到更新次数阈值。本申请提高了神经网络模型的性能。

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