公开(公告)号：CN115907038A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211100897.6

申请日：2022-09-09

Applicant: 南开大学

Inventor： 张建忠 ,  杨梅娟 ,  蒲凌君 ,  徐敬东

IPC: G06N20/20 ,  G06F18/214

Abstract: 一种基于联邦拆分学习框架的多元控制决策方法，以提高模型训练精度同时最大化资源利用效用为基准，首先在网络环境中动态构建节点初始信息，节点包括路由器、联邦学习服务器、客户端和计算节点(包含有限数量的训练服务器)四类；联邦学习服务器策略性地从客户端集合中选择一组客户端进行训练任务；联邦学习服务器中的专用控制器作为任务发起者决策客户端准入、模型拆分、计算节点选择、路由和带宽分配；客户端及其相应计算节点的训练服务器根据决策执行模型训练任务，训练完成后分别上传训练后的模型到联邦学习服务器用于全局模型聚合。本发明使得在给定时间内，训练尽可能多的数据，提高模型精度同时最大化资源利用效用。

公开(公告)号：CN113301042A

公开(公告)日：2021-08-24

申请号：CN202110560903.5

申请日：2021-05-20

Applicant: 南开大学

Inventor： 张建忠 ,  李建斌 ,  徐敬东 ,  刘松 ,  蒲凌君

IPC: H04L29/06 ,  H04L29/08 ,  G06F9/48 ,  G06F9/50 ,  G06F16/182

Abstract: 一种负载均衡的隐私数据共享方法。数据共享步骤包括：(1)所有参与节点生成公私钥对，加入IPFS网络(2)数据拥有者通过两重加密后上传数据至IPFS网络(3)数据请求者向数据拥有者的请求得到响应后发送正式请求；(4)数据拥有者收到正式请求后生成多个分组重加密密钥，根据邻近节点状态，分发至邻近节点；(5)邻近节点根据自身状态，对接收数据进行再次转发或者进行重加密计算，结果发送给数据请求者；(6)数据请求者积累多个结果后，从IPFS网络下载数据，解密得到明文。其中节点状态由节点阈值和节点当前任务队列长度确定。本发明实现了数据的秘密共享同时解决了重加密过程中单一节点负载过重问题，实现了整体上的加密负载均衡。

公开(公告)号：CN112153728A

公开(公告)日：2020-12-29

申请号：CN202011141390.6

申请日：2020-10-22

Applicant: 南开大学

Inventor： 蒲凌君 ,  徐敬东 ,  张建忠 ,  云瑞琳

IPC: H04W52/02

Abstract: 本发明公开了一种基站关联和模块休眠的优化方法，以最大化传输速率同时最小化能耗开销为基准，在机会网络环境中首先动态构建节点初始信息，节点包括集中控制器、基站和车辆三类；车辆通过传感器收集车内外信息，并将该信息上传给基站；基站将收集到的车辆信息通过前端链路上传给集中控制器；集中控制器基于全局信息执行算法得到基站模块休眠决策和基站与车辆的关联决策，然后下发给基站；基站根据决策执行模块休眠或启动操作，完成与车辆的关联并给车辆分配传输功率。车辆可将计算任务通过基站上行链路卸载到边缘服务器进行计算，边缘服务器再将计算结果通过基站下行链路发送给车辆。本发明使得车辆通信中获得最大的传输速率并且消耗最少能耗。