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摘要
本发明公开了一种边缘数据处理方法、系统、装置及介质,其中方法包括：边缘节点将数据按照数据类型保存到边缘节点的边缘存储器中,当边缘存储器中同类型数据的存储容量达到预设的容量存储门限,将类型数据集传输到中心云端；中心云端接收并存储边缘节点传输的类型数据集,当类型数据集达到预设的训练门限,确定需要训练的机器学习算法,采用类型数据集对机器学习算法进行训练；对比算法训练前后的性能,将性能较优的机器学习算法同步更新到中心云端和边缘节点的机器学习算法池中。本发明在边缘计算框架下动态更新边缘节点机器学习算法参数,提高边缘节点数据处理的准确性,降低边缘节点处理数据的错误率,可广泛应用于工业互联网领域。
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