面向联邦学习的无线网络通信效率优化方法.pdf
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117544979A
(43)申请公布日2024.02.09
(21)申请号202311562474.0G06F17/13(2006.01)
(22)申请日2023.11.
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联邦学习的通信效率优化论文
摘要：
随着大数据和人工智能技术的快速发展，联邦学习作为一种新的机器学习范式，在保护用户隐私的同时，实现了数据的集中学习和模型共享。然而，联邦学习在通信效率方面存在一定的局限性，影响了其应用效果。本文针对联邦学习的通信效率优化问题，从算法、网络和系统三个层面进行分析，提出了一系列优化策略，旨在提高联邦学习的通信效率，为联邦学习在实际应用中的推广提供理论支持和实践指导。
关键词：联邦学习；通信效率；优化策略；算法；网络；系统
一、引言
（一）联邦学习背景及意义
1.内容一：联邦学习的兴起与发展
1.1联邦学习的定义：联邦学习是一种分布式机器学习技术，允许参与学习的
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面向非独立同分布数据的联邦学习通信效率研究
摘要
联邦学习是一种分布式机器学习框架，面临着数据异质性的挑战。在非独立
同分布数据环境下，联邦学习本地模型的收敛偏差使全局模型的收敛速度降低，
导致通信负担增加。集群联邦学习使用集群模型训练特定分布的数据，增加非独
立同分布数据联邦学习的模型收敛速度和性能。其次，使用模型压缩能够进一步
降低模型的数据传输量，提高通信效率。然而集群联邦学习的集群划分过程要求
客户端接收额外的模型参数或者客户端全部参与训练，增加了客户端的通信负担。
针对上述问题，本文
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摘要
联邦学习是一种分布式机器学习框架，面临着数据异质性的挑战。在非独立
同分布数据环境下，联邦学习本地模型的收敛偏差使全局模型的收敛速度降低，
导致通信负担增加。集群联邦学习使用集群模型训练特定分布的数据，增加非独
立同分布数据联邦学习的模型收敛速度和性能。其次，使用模型压缩能够进一步
降低模型的数据传输量，提高通信效率。然而集群联邦学习的集群划分过程要求
客户端接收额外的模型参数或者客户端全部参与训练，增加了客户端的通信负担。
针对上述问题，本文展开如下研究。
(1)集群联邦学习要求客户端接收所有集群模型或者全部参与每一轮的训练，
增加了客户端的
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无线网络通信需求预测方法研究
【摘 要】预测是规划的基础，预测水平的高低将直接影响到规划成果的质量。传统运营商无线通信需求预测有用户数与信息总量的业务总量预测，还包括用户分布规律预测、业务流量流向预测等，可利用经济学和统计学中二元离散选择模型、广义线性回归模型、基于时间序列分析的预测模型进行关键数据指标的预测，推测出近远期无线通信的网络效应和规模。
【Abstract】Prediction is the basic of planning， and the level of prediction will directly affect the quality of the pl
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面向车联网数据通信的联邦学习方法研究
一、引言
随着车联网（VehicularNetworking）的快速发展，车辆与车辆之间、车辆与基础设施之间的数据通信已成为智能交通系统的重要支撑。在这些庞大的数据通信系统中，数据处理和分析是推动车联网技术创新和应用的重要驱动力。而在这个处理过程中，隐私保护与数据安全问题变得日益重要，同时也提出了对于车联网数据处理算法的高效性及安全性需求。针对这一问题，联邦学习方法作为隐私保护的数据学习方式应运而生，并且已经在车联网数据通信中得到了广泛的应用。本文将重点研究面向车联网数据通信的联邦学习方法，并探讨其相关应用及未来发展趋势。
二、车联网数据通信与联邦学习概述
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联邦学习通信优化策略
目录01联邦学习基础02通信优化的必要性03优化策略04实施挑战05未来展望
联邦学习基础01
定义与原理联邦学习是一种分布式机器学习方法，允许多个设备或服务器协作训练模型，同时保护数据隐私。联邦学习的定义在联邦学习中，数据不离开本地设备，通过模型参数更新的方式进行学习，有效保护用户隐私。数据隐私保护联邦学习通过聚合各参与方的模型更新来共同优化全局模型，确保学习效率和模型质量。模型聚合机制联邦学习通过减少通信次数和传输数据量来优化通信开销，提高学习过程的效率和可扩展性。通信开销优化
发展历程2016年，谷歌首次提出联邦学习概念，旨在改善移动设备上的机器学习模型。联邦学习的
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基于剪枝技术的联邦学习通信开销优化方法研究
一、引言
随着人工智能技术的飞速发展，联邦学习作为一种分布式机器学习技术，已经引起了广泛的关注。联邦学习允许多个设备或节点在保持本地数据隐私的同时，通过共享模型参数来共同学习。然而，在联邦学习的过程中，通信开销是一个重要的挑战。为了解决这一问题，本文提出了一种基于剪枝技术的联邦学习通信开销优化方法。
二、背景与相关研究
在联邦学习中，由于涉及到多个节点之间的数据传输和模型参数共享，通信开销问题尤为突出。为了降低这一开销，研究者们提出了各种方法，如模型压缩、梯度稀疏化等。然而，这些方法在解决实际问题时仍存在一定的局限性。近年来，剪枝技术作为一种有效的模
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一种针对联邦学习通信开销的优化处理方法及装置.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114548421 A
(43)申请公布日 2022.05.27
(21)申请号 202210023353.8
(22)申请日 2022.01.10
(71)申请人 清华大学
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网络通信效率提升试题及答案
姓名：____________________
一、单项选择题（每题1分，共20分）
1.在TCP/IP协议中，负责将数据从源主机传输到目的主机的协议是：
A.IP协议
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C.UDP协议
D.HTTP协议
2.以下哪个选项不是网络通信中常用的传输层协议？
A.TCP
B.UDP
C.FTP
D.SMTP
3.在OSI模型中，负责处理数据链路层和物理层之间的通信的协议是：
A.网络层
B.数据链路层
C.传输层
D.应用层
4.以下哪个选项不是网络通信中常用的物理层设备？
A.交换机
B.路由器
C.网桥
D.网卡
5.以下哪个选项不是网络通信中常用的传
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《无线网络通信技术》课件.ppt
无线网络通信技术;课程概述;第一章：无线通信基础;电磁波与无线传播;无线通信系统组成;无线通信频谱;调制与解调技术;多址接入技术;第二章：无线局域网技术;Wi-Fi技术详解;Wi-Fi标准演进;Wi-Fi网络规划与部署;Wi-Fi安全机制;第三章：蜂窝移动通信技术;1G到5G技术演进;GSM系统;CDMA技术;3G技术;4GLTE技术;5GNR技术;第四章：无线个人区域网技术;蓝牙技术;蓝牙低功耗(BLE);ZigBee技术;NFC技术;第五章：无线城域网技术;WiMAX技术;第六章：卫星通信技术;卫星通信应用;第七章：无线传感器网络;WSN协议栈;WSN路由协议;第八章：无线网络安全;无线网
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《无线网络通信技术》欢迎来到《无线网络通信技术》课程。本课程旨在全面介绍无线网络通信领域的核心概念、技术和应用。我们将从无线通信的发展历程入手，深入探讨无线通信的基本原理，包括电磁波传播、调制解调、信道多路复用等关键技术。此外，还会详细讲解各种无线网络技术，如蓝牙、RFID、无线局域网、无线传感网以及蜂窝网络技术，并展望未来无线通信技术的发展趋势。
课程目标本课程的目标是使学生全面掌握无线网络通信技术的基础理论和实践技能，培养学生分析和解决无线网络相关问题的能力。通过本课程的学习，学生将能够理解无线通信系统的基本组成和工作原理，掌握各种无线网络技术的特点和应用场景，熟悉无线网络的安全和隐私问题
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一种新的无线网络通信技术Zigbee
引言
对于嵌入式系统应用，往往需要相互间的通信，以交换测量数据和控制指令。目前采用的方式多是有线连接，包括点对点或总线方式，如RS485、CAN、Modbus等。随着无线网络通信技术的发展，在一些不便于或需要消除有线连接的场合，无线通信技术便有了它的用武之地。
目前，市场上已有多家公司推出应用于近距离通信的RF芯片产品，如工作在2.4 GHz的nRF24E1(Nordic)、CC1020/2500(Chipcon)，工作在300~450 MHz的MAX7044/7033(Maxim)等。不少嵌入式应用也采用了这类技术，但它们大部分只提供解决无线通信的射频
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面向异构性的联邦学习优化机制研究
一、引言
随着大数据和人工智能的飞速发展，数据的共享与计算力的协同变得日益重要。联邦学习作为一种分布式机器学习范式，允许在保持用户数据隐私的前提下，通过模型参数的共享和协作，提高模型训练的效果。然而，在实际应用中，由于不同设备、不同网络环境和不同数据分布的异构性，联邦学习的性能和效率常常受到挑战。因此，面向异构性的联邦学习优化机制研究显得尤为重要。
二、异构性挑战分析
异构性主要表现在三个方面：设备异构性、网络环境异构性和数据分布异构性。设备异构性指不同参与设备的计算能力、存储能力和能源供应等存在差异；网络环境异构性则是指不同设备所处的网络环境不同，导致通信延
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一种面向无线联邦学习的移动用户设备分簇训练方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114553661 A
(43)申请公布日 2022.05.27
(21)申请号 202210109912.7 H04L 41/14 (2022.01)
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面向分布式仿真系统的网络通信架构及其数据交互方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112989598 B
(45)授权公告日 2022.08.19
(21)申请号 202110260567.2 (51)Int.Cl.