一种基于强化学习的联邦边缘学习动态资源管理方法、模型及计算机设备

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202410097317.5

申请日：

2024-01-24

公开(公告)号：

CN117939536A

公开(公告)日：

2024-04-26

发明(设计)人：

周胜冯丽

申请人：

江苏大学

申请人地址：

212013 江苏省镇江市京口区学府路301号

IPC主分类号：

H04W28/084

IPC分类号：

G06N3/04 G06N3/092 G06N3/098 H04W28/082 H04B17/391 H04L67/12 H04L67/10

代理机构：

南京智造力知识产权代理有限公司 32382

代理人：

王军丽

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

江苏省镇江市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-05-14	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):H04W 28/084申请日:20240124
2024-04-26	公开	公开

共 50 条

[1]

基于分层联邦学习的模型管理方法、装置和计算机设备 [P].

王靖壹 ;

杨蓓 ;

李威 ;

蒋峥 ;

朱剑驰 .

中国专利 :CN119255285A ,2025-01-03

[2]

一种面向联邦学习的移动边缘计算资源管理方法 [P].

霍永华 ;

宋春晓 ;

闫继垒 ;

杨国瑞 ;

喻鹏 ;

杨杨 ;

谭灿 ;

王浩 .

中国专利 :CN115278708B ,2024-05-14

[3]

基于深度强化学习的频谱资源管理方法 [P].

李赞 ;

廖晓闽 ;

石嘉 ;

司江勃 ;

林初善 ;

齐佩汉 ;

赵钟灵 ;

王丹阳 .

中国专利 :CN109639377A ,2019-04-16

[4]

基于深度强化学习的边缘计算中计算卸载与资源管理方法 [P].

王晓飞 ;

李沅泽 ;

刘志成 ;

赵云凤 ;

宋金铎 ;

仇超 .

中国专利 :CN113821346A ,2021-12-21

[5]

强化学习模型的测试方法、计算机设备及介质 [P].

魏晓晨 ;

黄圣君 .

中国专利 :CN117669770A ,2024-03-08

[6]

联邦学习管理方法、装置、计算机设备及存储介质 [P].

李泽远 ;

王健宗 .

中国专利 :CN113947215A ,2022-01-18

[7]

一种深度强化学习模型的组合方法、装置及计算机设备 [P].

温建伟 ;

王宇杰 ;

袁潮 ;

方璐 .

中国专利 :CN111242280A ,2020-06-05

[8]

政务资源管理方法及计算机设备 [P].

符文峰 .

中国专利 :CN120494706A ,2025-08-15

[9]

基于联邦学习的模型训练方法、装置、计算机设备及介质 [P].

崔来中 ;

苏晓鑫 ;

周义朋 ;

郭嵩 .

中国专利 :CN117196014B ,2024-05-10

[10]

基于强化学习模型的信息控制方法、装置和计算机设备 [P].

魏萍 ;

吴育人 ;

王淼石 ;

庄伯金 ;

王少军 .

中国专利 :CN110738860A ,2020-01-31

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