一种云边端协同联邦学习智能优化方法及装置

    公开(公告)号:CN116579441A

    公开(公告)日:2023-08-11

    申请号:CN202310601084.3

    申请日:2023-05-26

    Abstract: 本发明公开一种云边端协同联邦学习智能优化方法及装置,涉及人工智能领域。本发明方法通过轻量级训练器合理构建基于云边端的联邦学习框架拓扑结构,并基于模型参数、训练时间、训练功耗、通讯时间构建本轮环境的状态,通过智能体决策模型生成包括边缘聚合频率和终端训练轮次数的动作,边缘和终端设备按照该动作进行训练,同时采集信息构成下一轮状态,联邦学习框架和决策模型不断交互产生大量决策轨迹信息,用于决策模型的更新直至模型收敛,训练好的智能体决策模型能够根据每个设备的计算速度、训练功耗、通信时间分配不同的联邦学习训练轮次数,进而达到平衡计算异构与数据异构以及减少能耗开销的目的。

    多交叉口的交通信号协同控制方法、装置、介质及产品

    公开(公告)号:CN118379891A

    公开(公告)日:2024-07-23

    申请号:CN202410495632.3

    申请日:2024-04-24

    Abstract: 本发明公开一种多交叉口的交通信号协同控制方法、装置、介质及产品,涉及交通控制技术领域,所述方法包括:获取多交叉口交通信号协同系统中各交叉口的观察状态;将多交叉口交通信号协同系统中的任一交叉口确定为当前交叉口,将当前交叉口的观察状态确定为当前观察状态;利用当前交叉口的交叉口Q值模型,基于当前观察状态和各动作,计算当前交叉口在当前观察状态下选择对应动作时的交叉口Q值;基于当前交叉口在当前观察状态下选择各动作时的交叉口Q值,确定当前交叉口在当前观察状态下的目标动作。本发明提高了多交叉口信号控制的效率和效果。

    一种基于电磁谐振器的二维龙伯透镜

    公开(公告)号:CN107871934A

    公开(公告)日:2018-04-03

    申请号:CN201710830929.0

    申请日:2017-09-14

    Abstract: 本发明涉及一种基于电磁谐振器的二维龙伯透镜,属于微波技术领域。本发明包括n层同圆心的电磁谐振器单元模块。每层电磁谐振器单元模块,是由多个结构相同的电磁谐振器单元构成的一个圆环。电磁谐振器单元包括介质层和蚀刻图案层,蚀刻图案层采用金属铜材质,压合在介质层上。不同层电磁谐振器单元模块中的电磁谐振器单元的蚀刻图案层上的图案相同、图案尺寸不同,介质层完全相同。将所述的二维龙伯透镜置于波导型结构中,水平极化的电磁波沿着二维龙伯透镜一边平行入射,能在入射波180°方向得到电磁波会聚效果。本发明通过PCB加工技术实现,具有易加工、成本低、可重复性高的特点,可以广泛用于DOA估测技术和天线波束会聚的场景。

    一种基于低秩矩阵补全的复杂网络鲁棒性预测方法及系统

    公开(公告)号:CN119179872A

    公开(公告)日:2024-12-24

    申请号:CN202411252266.5

    申请日:2024-09-09

    Abstract: 本申请公开一种基于低秩矩阵补全的复杂网络鲁棒性预测方法及系统,涉及鲁棒性预测技术领域,所述方法包括:从待预测网络中提取模式矩阵,并初始化模式矩阵的最小秩的估计上界和最小秩的估计下界;基于各固定零元素、一般值元素和缺失元素,确定低秩矩阵补全问题,并基于模式矩阵关联的二分图,计算模式矩阵的通有秩;利用随机抽样算法,基于模式矩阵对低秩矩阵补全问题进行可行性验证;利用基于k阶可保持基,基于模式矩阵进行可补全性判定;利用最大匹配的补全条件验证,验证模式矩阵是否满足特定的补全条件;确定待预测网络的鲁棒性;鲁棒性为秩k鲁棒或秩k不鲁棒。本申请实现了网络在结构化扰动下的鲁棒性的评估和预测。

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