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龍圖騰網(wǎng)恭喜集美大學(xué)申請的專利面向CNN網(wǎng)絡(luò)的移動邊緣計算動態(tài)卸載方法及設(shè)備介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119697701B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510204142.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04W28/08；該發(fā)明授權(quán)面向CNN網(wǎng)絡(luò)的移動邊緣計算動態(tài)卸載方法及設(shè)備介質(zhì)是由孫養(yǎng)龍;羅文乾;許偉堅;高志斌;許志平;周曉鳳;魏林海設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-02-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本面向CNN網(wǎng)絡(luò)的移動邊緣計算動態(tài)卸載方法及設(shè)備介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種面向CNN網(wǎng)絡(luò)的移動邊緣計算動態(tài)卸載方法及設(shè)備介質(zhì)，包括：在通感算一體化系統(tǒng)中獲取圖像任務(wù)數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)成數(shù)據(jù)集；構(gòu)建通感算一體化系統(tǒng)模型，面向計算任務(wù)，將通感算一體化系統(tǒng)模型轉(zhuǎn)化為計算任務(wù)切分和資源分配問題；構(gòu)建馬爾可夫決策模型；采用基于多智能體深度強化學(xué)習(xí)算法的聯(lián)合優(yōu)化策略，通過訓(xùn)練圖像任務(wù)數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)數(shù)據(jù)，獲得滿足終止條件的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)模型；將訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)模型部署到系統(tǒng)中；根據(jù)實時的數(shù)據(jù)產(chǎn)生計算任務(wù)切分決策和計算資源分配決策，將決策結(jié)果信息傳輸至各節(jié)點，實現(xiàn)計算任務(wù)的卸載。本發(fā)明在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)資源緊缺的條件下，實現(xiàn)計算任務(wù)的順利執(zhí)行。

本發(fā)明授權(quán)面向CNN網(wǎng)絡(luò)的移動邊緣計算動態(tài)卸載方法及設(shè)備介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種面向CNN網(wǎng)絡(luò)的移動邊緣計算動態(tài)卸載方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟1、根據(jù)目標(biāo)檢測需求，在通感算一體化系統(tǒng)中獲取圖像任務(wù)數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)成數(shù)據(jù)集；步驟2、基于通感算一體化系統(tǒng)和數(shù)據(jù)集，構(gòu)建通感算一體化系統(tǒng)模型，面向計算任務(wù)，將通感算一體化系統(tǒng)模型轉(zhuǎn)化為計算任務(wù)切分和資源分配問題；步驟3、基于通感算一體化系統(tǒng)模型和計算任務(wù)切分和資源分配問題，構(gòu)建馬爾可夫決策模型；步驟4、基于馬爾可夫決策模型和多智能體深度強化學(xué)習(xí)算法得到聯(lián)合優(yōu)化策略，通過數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，獲得滿足終止條件的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)模型；步驟5、將訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)模型部署到通感算一體化系統(tǒng)中；具體包括：步驟51、根據(jù)環(huán)境動態(tài)信息，以設(shè)定的時間間隔，將訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)同步至CNN網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點；所述時間間隔取決于新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)訓(xùn)練過程是否收斂到新的狀態(tài)；步驟52、CNN網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點基于獲得的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)更新卸載策略和資源分配策略；步驟53、CNN網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點向通感算一體化系統(tǒng)反饋更新后的策略狀態(tài)；步驟6、根據(jù)實時的圖像任務(wù)數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)數(shù)據(jù)，產(chǎn)生計算任務(wù)切分決策和計算資源分配決策，并將決策結(jié)果信息傳輸至通感算一體化系統(tǒng)的各節(jié)點，最終實現(xiàn)計算任務(wù)的卸載。

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