基于状态通道的联邦学习任务可信监管与调度方法及装置

    公开(公告)号:CN113779617A

    公开(公告)日:2021-12-10

    申请号:CN202110896359.1

    申请日:2021-08-05

    Abstract: 本发明提供一种基于状态通道的联邦学习任务可信监管与调度方法及装置,该方法包括:通过面向数据共享的链上和链下的数据存储结构,将关键数据上链,以对数据的完整性进行校验;基于智能合约面向联邦学习数据共享场景,建立结合节点信誉值的细粒度数据访问控制模型,以保证节点身份;基于状态通道的模型训练过程可信监管机制,在进行模型训练过程的各参与方之间建立状态通道,并将模型训练过程产生的交易转移到链下完成。本发明引入许可链设计混合联邦学习架构,通过用户代理注册的方式,将节点的身份信息和资源信息存储于区块链,并通过设计链上‑链下的数据存储结构,确保数据真实性,实现数据可信查验,保证联邦学习过程的数据存储可信。

    基于移动边缘计算的资源分配方法

    公开(公告)号:CN109041130B

    公开(公告)日:2021-11-16

    申请号:CN201810904391.8

    申请日:2018-08-09

    Abstract: 本发明实施例提供一种基于移动边缘计算的资源分配方法,包括:基于无线访问接入点AP和AP对应的若干个终端之间的斯塔克尔伯格模型,确定AP所需的最优物理资源块CRB数目,并将最优CRB数目发送至边缘服务器;接收边缘服务器基于最优CRB数目分配的若干个CRB,并将若干个CRB分配给AP对应的若干个终端,其中,若干个CRB是边缘服务器基于最优CRB数目,通过一对多的匹配算法确定的。本发明实施例提供的基于移动边缘计算的资源分配方法,综合考虑了三层的公平性与效益最大化的问题,满足时延敏感型应用对于时延和速率的需求,使得边缘服务器的效益最大化。本发明很好的利用了移动边缘计算位于网络边缘的优势,考虑了无线访问接入点。

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