基于双智能体深度强化学习的物联网服务编排方法及装置

    公开(公告)号:CN117499491A

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311840771.7

    申请日:2023-12-27

    Abstract: 本申请提供一种基于双智能体深度强化学习的物联网服务编排方法及装置,该方法包括:依据历史时间段的服务请求到达率,利用预先训练的神经网络模型,确定下一时间段的服务请求到达率;依据所述下一时间段的服务请求到达率,利用深度强化学习算法,确定下一时间段到达的服务请求的目标划分比例和目标VNF编排方案;依据所述目标划分比例和目标VNF编排方案,对下一时间段到达的服务请求进行处理。该方法可以实现物联网环境下的服务请求的合理分配,降低物联网环境下的服务请求的计算成本。

    基于区块链与合同理论的数据处理方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN115994588B

    公开(公告)日:2023-07-25

    申请号:CN202310281972.1

    申请日:2023-03-16

    Abstract: 本申请提供一种基于区块链与合同理论的数据处理方法、装置及设备,该方法包括:基于历史数据确定用户设备对应的第一数据质量,从区块链获取用户设备对应的第二数据质量,基于第一数据质量和第二数据质量确定用户设备对应的目标数据质量;基于每个用户设备对应的目标数据质量从M个用户设备中选取I个目标用户设备,将目标合同组发送给I个目标终端设备,将初始全局模型参数发送给I个目标用户设备,以使每个目标用户设备从目标合同组中选取目标激励合同,基于目标激励合同的最佳样本数量和初始全局模型参数获取局部模型参数;基于I个目标用户设备的局部模型参数确定已训练参数。通过本申请方案,提高模型训练过程的效率,训练的收敛速度更快。

    基于区块链的多重智能合约的共享激励方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN115996226B

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202310295550.X

    申请日:2023-03-17

    Abstract: 本申请提供一种基于区块链的多重智能合约的共享激励方法、装置及设备,该方法包括:获取数据请求者发送的针对智能合约中的目标数据集的访问请求;基于访问请求对应的验证参数对数据请求者进行验证;若访问请求对应的每个验证参数均满足验证通过条件,则数据请求者验证成功;若验证成功,则为数据请求者生成目标令牌,将目标令牌发送给数据请求者,以使数据请求者基于目标令牌访问目标数据集;其中,访问请求包括资源验证参数,资源验证参数包括第一结算资源和第二结算资源,若第一结算资源不小于目标数据集的数据价格,第二结算资源不小于数据请求者的第一保证价格,则资源验证参数满足验证通过条件。通过本申请技术方案,能够保证数据安全。

    基于区块链的车联网数据安全共享方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN116016610A

    公开(公告)日:2023-04-25

    申请号:CN202310283893.4

    申请日:2023-03-21

    Abstract: 本申请提供一种基于区块链的车联网数据安全共享方法、装置及设备,该方法包括:将初始全局模型参数发送给多个终端设备,以使每个终端设备基于初始全局模型参数获取局部模型参数;获取多个终端设备发送的局部模型参数;从区块链下载终端设备对应的信誉特征,或基于终端设备对应的车联网数据交互信息确定终端设备对应的信誉特征;基于信誉特征确定终端设备为第一类终端或第二类终端;基于所有第一类终端发送的局部模型参数生成目标全局模型参数;若目标全局模型参数已收敛,则将目标全局模型参数确定为已训练模型参数。通过本申请技术方案,能够保护终端设备的数字资产,保证数据安全。

    基于区块链与合同理论的联邦学习方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN115994588A

    公开(公告)日:2023-04-21

    申请号:CN202310281972.1

    申请日:2023-03-16

    Abstract: 本申请提供一种基于区块链与合同理论的联邦学习方法、装置及设备,该方法包括:基于历史数据确定用户设备对应的第一数据质量,从区块链获取用户设备对应的第二数据质量,基于第一数据质量和第二数据质量确定用户设备对应的目标数据质量;基于每个用户设备对应的目标数据质量从M个用户设备中选取I个目标用户设备,将目标合同组发送给I个目标终端设备,将初始全局模型参数发送给I个目标用户设备,以使每个目标用户设备从目标合同组中选取目标激励合同,基于目标激励合同的最佳样本数量和初始全局模型参数获取局部模型参数;基于I个目标用户设备的局部模型参数确定已训练参数。通过本申请方案,提高模型训练过程的效率,训练的收敛速度更快。

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