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摘要
本发明属于车辆管理技术领域,公开了一种移动车辆的异步联邦学习方法、系统、设备及终端,所述移动车辆的异步联邦学习系统,包括用户层、域-边缘服务器层和数据处理中心层；所述移动车辆的异步联邦学习方法包括：综合利用云计算和边缘计算,提出基于云边车的网络分层分域架构；提出适用于所述基于云边车的网络分层分域架构的异步联邦学习聚合算法aFedV；针对聚合算法和分层分级架构,在不同数据分布上开展实验,从模型训练准确率和通信开销方面验证aFedV算法的性能。本发明综合利用云计算和边缘计算的优势,采用异步模式更新参数,能够减少整个训练过程的通信次数,解决移动联邦成员在计算过程中动态连接无法及时更新参数的问题。
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