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公开(公告)号：CN119026006A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411085596.X
申请日：2024-08-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/214 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及一种基于特征蒸馏和类原型的联邦类增量学习方法，该方法包括初始化训练阶段和增量学习阶段。在初始化训练阶段，即用户首次接收到任务时，系统利用交叉熵损失函数训练本地模型；当用户任务发生更新时，系统进入增量学习阶段，在初始化训练的基础上，加入保留旧知识的增量学习策略。该增量学习策略包括：针对本地特征提取器的特征蒸馏策略、针对本地分类器的原型增强策略、针对聚合后模型的微调策略以及针对类原型的更新策略。本发明在本地无需存储旧数据的情况下，通过让本地用户和服务器共同参与训练，有效缓解了联邦学习系统面对动态数据流时产生的灾难性遗忘，提升了模型对新旧数据的识别性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113065093B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110275642.2
申请日：2021-03-15
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F17/15 , H04L41/0677
Abstract: 本发明实施例提供了一种待修复链路的确定方法及装置，计算获取的当前的目标函数的最优解，作为当前的目标最优解；基于当前的目标最优解，计算当前的目标最优解对应的当前的目标函数的第一函数值，以及当前的目标函数的最大值，作为第二函数值；如果第一函数值和第二函数值满足预设收敛条件，基于当前的目标最优解，确定当前的待修复链路；如果第一函数值和第二函数值不满足预设收敛条件，基于当前的目标最优解，确定当前的数据丢弃决策向量、当前的流分配向量和当前的节点实际计算量向量，以更新当前的目标函数，并执行计算当前的目标函数的最优解，作为当前的目标最优解的步骤。基于上述处理，可以提高目标边缘计算网络处理计算任务的成功率。
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公开(公告)号：CN119892180A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510354094.0
申请日：2025-03-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/08 , H04W72/044 , H04W72/0446 , H04W72/0453 , H04W72/541 , G06N3/098
Abstract: 加快分布式学习框架收敛速度的设备发送功率配置方法，属于通信领域，包括：建立分布式学习框架；当进入每一个训练轮次内，各设备获取其到基站的信道增益向量、基站的接收波束赋形配置方案和待发送的本地梯度；各设备以放大空中计算失真为准则，设置自身发送功率，在相同的时频资源上使用所设置的发送功率并发地向基站发送本地梯度；基站基于空中计算技术聚合各设备的本地梯度以获得当前训练轮次的全局梯度，并使用全局梯度更新全局模型。本发明通过放大基于空中计算的梯度聚合信号的失真，以加快分布式学习框架的收敛速度。通过降低分布式学习框架中各设备的发送功率，进而可在放大空中计算失真的同时节省设备发送功率以及通信能耗。
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公开(公告)号：CN116228448A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310047581.3
申请日：2023-01-31
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多层加权网络上的信息传播模型因子的确定方法，包括：根据社交网络上的亲密异质性和个体在不同的社交网络上的传播行为，将群体分为敏感个体和不敏感个体，构建出一个多层加权网络模型；根据社会人群中敏感个体和不敏感个体分别表现出连续的时尚趋势行为和时尚热情趋势行为，提出了一个类似梯形和类似三角形的概率函数来表示连续的时尚趋势行为和时尚热情趋势行为，定义了不同人群的采用行为偏好；根据构建的多层加权网络模型和构建的两种行为函数，提出了一种基于多层加权网络上的信息传播模型因子的确定方法。通过此方法，计算出信息爆发的临界点以及行为传播趋势。本发明提供了更加精确、多样、具体的行为传播模式和影响因素。
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公开(公告)号：CN116091259A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310197739.5
申请日：2023-03-03
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种确定社交网络信息传播爆发阈值的方法及其应用，方法包括：根据现实社会中个体由于受到个人时间、财富和影响力的限制，每个人的行为传播会受到个体的有限接触能力的影响，构建出一个多层有限接触网络模型；根据在社会人群中，个体通常在多个社会网络上接受或传播信息，然后对信息获取表现出逐渐降低的兴趣程度，表现出了个体边际递减效应，提出了一个行为阈值概率函数来表示个体边际递减效应行为；根据构建的多层有限接触网络模型和构建的行为概率函数，提出了一种确定社交网络信息传播爆发阈值的方法。通过此方法，计算出信息爆发的临界点以及行为传播趋势。本发明提供了更加精确、多样、具体的行为传播模式和影响因素。
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公开(公告)号：CN113065093A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110275642.2
申请日：2021-03-15
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种待修复链路的确定方法及装置，计算获取的当前的目标函数的最优解，作为当前的目标最优解；基于当前的目标最优解，计算当前的目标最优解对应的当前的目标函数的第一函数值，以及当前的目标函数的最大值，作为第二函数值；如果第一函数值和第二函数值满足预设收敛条件，基于当前的目标最优解，确定当前的待修复链路；如果第一函数值和第二函数值不满足预设收敛条件，基于当前的目标最优解，确定当前的数据丢弃决策向量、当前的流分配向量和当前的节点实际计算量向量，以更新当前的目标函数，并执行计算当前的目标函数的最优解，作为当前的目标最优解的步骤。基于上述处理，可以提高目标边缘计算网络处理计算任务的成功率。
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