基于改进粒子群优化算法的无线传感器节点联盟生成方法

    公开(公告)号:CN101790251B

    公开(公告)日:2011-05-11

    申请号:CN201010034063.0

    申请日:2010-01-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进粒子群优化算法的无线传感器节点联盟生成方法,包括:S1采集各节点的能力信息及任务信息,并将各节点的能力信息及任务信息用向量来量化;S2在t时刻,根据待执行任务的个数将粒子群分为m个子群,为各子群中的各粒子初始化当前位置,并设置最大迭代次数;S3对于m个子群,用效用函数评价各粒子的当前位置的效益值;S4用步骤S3计算得到的粒子的当前位置的效益值a1与预设的粒子自身最优位置的效益值a2和预设的群体最优位置的效益值a3进行比较,更新粒子自身最优位置和群体最优位置;S5利用粒子群优化算法计算t+1时刻粒子速度矢量和粒子位置。S6重复S3~S5,得到最后的群体最优位置。本发明执行效率高、稳定性高。

    基于联盟链的分布式身份认证方法及系统

    公开(公告)号:CN112702346B

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202011549865.5

    申请日:2020-12-24

    Abstract: 本发明涉及身份认证技术领域,提供了基于联盟链的分布式身份认证方法及系统,该认证方法包括,S1:用户在向企业申请服务时,提供数字身份DID及公钥;S2:企业将DID与本地备注的DID数据库进行比较;若数据库中有备注,则根据备注分析其权限;否则进入S4;S3:若权限满足,则为该用户提供服务;否则,进入S5:S4:若本地的数据库中没有备注,则与区块链网络共识,查询其权限,返回S3;S5:向用户发布失败报告,并提示用户更新信息;S6:在用户更新信息后,提供服务,并共识到区块链网络上;共识过程中采用动态权重机制,选择权重大于或等于预设值的节点来选择性广播;节点的权重与对应该节点的企业上传用户行为操作的频率呈正比,能降低网络负载。

    分层联邦学习系统的资源分配及聚合优化方法及装置

    公开(公告)号:CN117076132A

    公开(公告)日:2023-11-17

    申请号:CN202311320639.3

    申请日:2023-10-12

    Abstract: 本申请提供一种分层联邦学习系统的资源分配及聚合优化方法及装置,涉及机器学习领域,方法包括:根据分层联邦学习系统中的各个边缘服务器各自的域内训练时间及传输延时信息,确定当前迭代轮次的提交时间区间;将全局模型参数和提交时间区间发送至各个边缘服务器,以使各个边缘服务器分别为自身分组中的各个终端分配针对当前迭代轮次的全局模型参数的目标计算任务并同步聚合各个子模型参数,对提交时间区间内接收到的边缘聚合结果数据进行云聚合。本申请能够有效降低分层联邦学习系统的计算复杂度,尤其适用于物联网等大量终端构成的分层联邦学习系统的场景,还能够提高终端和边缘服务器的计算资源利用率,进而能够有效提高分层联邦学习的效率。

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