【摘 要】
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深度神经网络由于其良好的非线性逼近能力与泛化能力而被应用于物联网数据的分类和预测.智能家居作为典型的物联网应用场景,通常将家庭中采集的数据传输到云端,使用深度神经网络单智能体集中处理.以云计算中心的数据处理方案会导致较长的网络延迟以及用户隐私数据的泄露.文中将采用多智能体模型,在深度神经网络模型上添加分支结构,利用分支点将神经网络分为可以部署在不同智能体的浅层部分和深层部分,设计了基于多智能体协同的深度神经网络的数据分类算法;基于边缘计算模型,在边缘设备上部署浅层神经网络智能体,云服务器设备上部署深层神经
【机 构】
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南京邮电大学 物联网学院,江苏 南京 210003;南京邮电大学 通信与信息工程学院,江苏 南京 210003
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深度神经网络由于其良好的非线性逼近能力与泛化能力而被应用于物联网数据的分类和预测.智能家居作为典型的物联网应用场景,通常将家庭中采集的数据传输到云端,使用深度神经网络单智能体集中处理.以云计算中心的数据处理方案会导致较长的网络延迟以及用户隐私数据的泄露.文中将采用多智能体模型,在深度神经网络模型上添加分支结构,利用分支点将神经网络分为可以部署在不同智能体的浅层部分和深层部分,设计了基于多智能体协同的深度神经网络的数据分类算法;基于边缘计算模型,在边缘设备上部署浅层神经网络智能体,云服务器设备上部署深层神经网络智能体,以构建边缘与云端协同的多智能体,仿真实现和测试了该算法.仿真实验表明,该算法可以减少智能家居的数据处理时间,有效地保护用户隐私.
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