基于云边协同的联邦学习的业务类型识别方法

作者：赵力强; 李因新; 梁凯; 郑兴运

来源：2021-10-20, 中国, ZL202111220431.5.

本发明提出了一种基于云边协同的联邦学习的业务类型识别方法,属于通信技术领域,实现步骤为：(1)构建云边协同平台；(2)每个边缘服务器获取训练集和测试集；(3)云端服务器构建全局模型并发送初始化数据；(4)每个边缘服务器对云端服务器的指令进行响应；(5)云边协同平台基于联邦学习对全局模型进行迭代训练；(6)获取业务类型识别结果。本发明采用云边协同的联邦学习算法,对每个边缘服务器抓取数据流制作的数据集进行全局模型训练,以扩大数据集的范围,增强全局模型的泛化能力,进而扩大业务类型识别的适用范围。

• 单位
  西安电子科技大学