本(ben)技術(shu)涉(she)及工(gong)業物聯網，尤(you)其涉(she)及物聯網系統的模型更新方法及相關設備。

背景技術：

1、隨著工業(ye)物聯網的(de)(de)處(chu)(chu)理(li)數(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)數(shu)(shu)量和來(lai)源(yuan)的(de)(de)增加，傳統的(de)(de)集中(zhong)式學(xue)習方案無法滿(man)(man)足多(duo)源(yuan)多(duo)量數(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)處(chu)(chu)理(li)需(xu)求(qiu)，基于此，將學(xue)習過程放置(zhi)于邊(bian)緣設備上進行數(shu)(shu)據(ju)(ju)學(xue)習處(chu)(chu)理(li)的(de)(de)聯邦學(xue)習可以有(you)效地滿(man)(man)足多(duo)源(yuan)多(duo)量數(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)處(chu)(chu)理(li)需(xu)求(qiu)。

2、在相關技術中(zhong)，在物(wu)聯網系(xi)統(tong)中(zhong)進行(xing)(xing)聯邦(bang)學習，通常是多(duo)個設(she)(she)備(bei)(bei)節(jie)(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)從(cong)控(kong)制器中(zhong)下載(zai)全局訓練(lian)(lian)(lian)(lian)模型(xing)，然后(hou)在每一次(ci)訓練(lian)(lian)(lian)(lian)后(hou)，控(kong)制器從(cong)多(duo)個設(she)(she)備(bei)(bei)節(jie)(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)中(zhong)獲取節(jie)(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)訓練(lian)(lian)(lian)(lian)參(can)數，然后(hou)基于多(duo)個節(jie)(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)訓練(lian)(lian)(lian)(lian)參(can)數得(de)到全局訓練(lian)(lian)(lian)(lian)參(can)數，并(bing)將(jiang)全局訓練(lian)(lian)(lian)(lian)參(can)數發送至(zhi)所有(you)設(she)(she)備(bei)(bei)節(jie)(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)上進行(xing)(xing)新一輪的(de)模型(xing)訓練(lian)(lian)(lian)(lian)。但由于在設(she)(she)備(bei)(bei)節(jie)(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)進行(xing)(xing)模型(xing)訓練(lian)(lian)(lian)(lian)的(de)過程(cheng)(cheng)中(zhong)，存在受到網絡攻擊的(de)情況，使(shi)得(de)得(de)到的(de)節(jie)(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)訓練(lian)(lian)(lian)(lian)參(can)數受到影響，從(cong)而使(shi)得(de)在物(wu)聯網系(xi)統(tong)進行(xing)(xing)聯邦(bang)學習的(de)過程(cheng)(cheng)中(zhong)進行(xing)(xing)模型(xing)性能提升效(xiao)率低(di)。

技術實現思路

1、本技(ji)術實施例的提供(gong)了(le)一種物(wu)聯(lian)網(wang)系統(tong)的模型更新方(fang)法(fa)及(ji)相關設備(bei)，能夠(gou)提高在物(wu)聯(lian)網(wang)系統(tong)中(zhong)進行模型更新的可靠性和(he)模型性能的提升(sheng)效率。

2、為實現上述目的，本技術實施例的第(di)一方面(mian)提出了一種物聯網(wang)系統的模(mo)型(xing)更新方法(fa)，所(suo)述物聯網(wang)系統包括多個設備(bei)節點(dian)，所(suo)述方法(fa)包括：

3、獲取當前時刻每個所(suo)述設(she)備(bei)(bei)節(jie)點(dian)的(de)群體特征感知(zhi)(zhi)信息(xi)，所(suo)述群體特征感知(zhi)(zhi)信息(xi)用(yong)于表征所(suo)述設(she)備(bei)(bei)節(jie)點(dian)的(de)活躍程度、所(suo)述設(she)備(bei)(bei)節(jie)點(dian)與所(suo)述控制器之(zhi)間(jian)的(de)交互頻率(lv)，以及(ji)所(suo)述設(she)備(bei)(bei)節(jie)點(dian)和其他所(suo)述設(she)備(bei)(bei)節(jie)點(dian)之(zhi)間(jian)的(de)通信質(zhi)量；

4、獲取上一時刻(ke)每個所述設備節點的cpu利用率以及(ji)上一時刻(ke)可信(xin)設備節點序列；

5、將所(suo)有所(suo)述(shu)群體特征感知信息、所(suo)述(shu)cpu利用率和所(suo)述(shu)上一時刻可信設(she)(she)備(bei)節(jie)點(dian)(dian)(dian)序列輸(shu)入聯邦節(jie)點(dian)(dian)(dian)選擇模型中進行節(jie)點(dian)(dian)(dian)選擇，得到當前時刻可信設(she)(she)備(bei)節(jie)點(dian)(dian)(dian)序列；

6、根據所(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)當(dang)前時刻可信設(she)備(bei)節(jie)(jie)點(dian)序列確定(ding)目標設(she)備(bei)節(jie)(jie)點(dian)，獲取(qu)所(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)目標設(she)備(bei)節(jie)(jie)點(dian)中部(bu)署的數(shu)據處(chu)理(li)模(mo)(mo)型的局(ju)部(bu)模(mo)(mo)型參數(shu)，對所(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)局(ju)部(bu)模(mo)(mo)型參數(shu)進行聚合(he)得到全(quan)(quan)局(ju)模(mo)(mo)型參數(shu)，將所(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)全(quan)(quan)局(ju)模(mo)(mo)型參數(shu)發送至每個所(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)設(she)備(bei)節(jie)(jie)點(dian)，以使得所(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)設(she)備(bei)節(jie)(jie)點(dian)利用所(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)全(quan)(quan)局(ju)模(mo)(mo)型參數(shu)更新本地部(bu)署的所(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)數(shu)據處(chu)理(li)模(mo)(mo)型。

7、在一些實施例(li)，所(suo)述(shu)(shu)群(qun)(qun)體(ti)(ti)特征感(gan)知信息(xi)包(bao)括節點活躍度、節點控制(zhi)器交互(hu)度以及通信空間約束(shu)信息(xi)，所(suo)述(shu)(shu)獲取當前時刻每個所(suo)述(shu)(shu)設(she)備節點的(de)群(qun)(qun)體(ti)(ti)特征感(gan)知信息(xi)，包(bao)括：

8、獲取當前時刻所(suo)述設備節(jie)(jie)(jie)點(dian)與(yu)其他所(suo)述設備節(jie)(jie)(jie)點(dian)之間(jian)的交互次數(shu)，并基于所(suo)述交互次數(shu)與(yu)所(suo)述設備節(jie)(jie)(jie)點(dian)的節(jie)(jie)(jie)點(dian)數(shu)量(liang)的比值得到所(suo)述節(jie)(jie)(jie)點(dian)活躍度；

9、獲取當前時刻所(suo)(suo)述設(she)備(bei)節點與所(suo)(suo)述控制器之間(jian)的(de)交(jiao)互頻(pin)次以及(ji)每個所(suo)(suo)述交(jiao)互頻(pin)次的(de)交(jiao)互持續時間(jian)，并基于所(suo)(suo)述交(jiao)互頻(pin)次和所(suo)(suo)述交(jiao)互持續時間(jian)得到所(suo)(suo)述節點控制器交(jiao)互度；

10、獲(huo)取當前時(shi)刻所(suo)(suo)述(shu)(shu)設(she)備節點與其他(ta)所(suo)(suo)述(shu)(shu)設(she)備節點之間的通(tong)信(xin)(xin)信(xin)(xin)噪比(bi)，以及獲(huo)取最小(xiao)信(xin)(xin)噪比(bi)閾值，并基于所(suo)(suo)述(shu)(shu)通(tong)信(xin)(xin)信(xin)(xin)噪比(bi)和(he)所(suo)(suo)述(shu)(shu)最小(xiao)信(xin)(xin)噪比(bi)閾值得到所(suo)(suo)述(shu)(shu)通(tong)信(xin)(xin)空(kong)間約束信(xin)(xin)息。

11、在(zai)一些實施(shi)例，所述(shu)(shu)節(jie)點(dian)控制器交(jiao)(jiao)互(hu)(hu)度包括(kuo)(kuo)平均交(jiao)(jiao)互(hu)(hu)持續(xu)時間(jian)、交(jiao)(jiao)互(hu)(hu)程度以及通信概(gai)率，所述(shu)(shu)基(ji)于所述(shu)(shu)交(jiao)(jiao)互(hu)(hu)頻(pin)次和所述(shu)(shu)交(jiao)(jiao)互(hu)(hu)持續(xu)時間(jian)得(de)到所述(shu)(shu)節(jie)點(dian)控制器交(jiao)(jiao)互(hu)(hu)度，包括(kuo)(kuo)：

12、累加當前時(shi)(shi)(shi)刻內所有(you)所述交(jiao)互持續(xu)時(shi)(shi)(shi)間(jian)得到(dao)時(shi)(shi)(shi)刻交(jiao)互時(shi)(shi)(shi)間(jian)，并基于所述時(shi)(shi)(shi)刻交(jiao)互時(shi)(shi)(shi)間(jian)與所述交(jiao)互頻(pin)次(ci)的比值得到(dao)所述平均交(jiao)互持續(xu)時(shi)(shi)(shi)間(jian)；

13、獲(huo)取所(suo)(suo)述(shu)設(she)備節點與所(suo)(suo)述(shu)控(kong)制器之(zhi)間(jian)(jian)的交互(hu)(hu)(hu)時間(jian)(jian)和(he)交互(hu)(hu)(hu)間(jian)(jian)隔(ge)時間(jian)(jian)，累加所(suo)(suo)述(shu)交互(hu)(hu)(hu)時間(jian)(jian)和(he)所(suo)(suo)述(shu)交互(hu)(hu)(hu)間(jian)(jian)隔(ge)時間(jian)(jian)得到交互(hu)(hu)(hu)成本(ben)時間(jian)(jian)，并基(ji)于所(suo)(suo)述(shu)時刻交互(hu)(hu)(hu)時間(jian)(jian)和(he)所(suo)(suo)述(shu)交互(hu)(hu)(hu)成本(ben)時間(jian)(jian)的比值得到所(suo)(suo)述(shu)交互(hu)(hu)(hu)程度；

14、基于指數(shu)(shu)衰(shuai)減(jian)函數(shu)(shu)和所(suo)述(shu)交互(hu)程度得(de)到衰(shuai)減(jian)交互(hu)函數(shu)(shu)，并基于預設(she)通(tong)信數(shu)(shu)量與所(suo)述(shu)衰(shuai)減(jian)交互(hu)函數(shu)(shu)的比值得(de)到所(suo)述(shu)通(tong)信概率。

15、在一些實施(shi)例，所(suo)述(shu)獲取當前時刻所(suo)述(shu)設備節(jie)點與其他所(suo)述(shu)設備節(jie)點之間(jian)的通(tong)信信噪比，以及獲取最小信噪比閾值，包括：

16、獲取(qu)所(suo)述(shu)(shu)設備(bei)節(jie)點(dian)(dian)與(yu)第(di)(di)一個(ge)其他所(suo)述(shu)(shu)設備(bei)節(jie)點(dian)(dian)之間的第(di)(di)一節(jie)點(dian)(dian)信道(dao)增益，獲取(qu)第(di)(di)二個(ge)其他所(suo)述(shu)(shu)設備(bei)節(jie)點(dian)(dian)與(yu)第(di)(di)一個(ge)其他所(suo)述(shu)(shu)設備(bei)節(jie)點(dian)(dian)之間的第(di)(di)二節(jie)點(dian)(dian)信道(dao)增益，獲取(qu)所(suo)述(shu)(shu)設備(bei)節(jie)點(dian)(dian)的第(di)(di)一發射功(gong)率，以及獲取(qu)所(suo)述(shu)(shu)第(di)(di)二個(ge)其他所(suo)述(shu)(shu)設備(bei)節(jie)點(dian)(dian)的第(di)(di)二發射功(gong)率；

17、基(ji)于所述(shu)(shu)第(di)一(yi)節(jie)點(dian)信(xin)道增(zeng)益和(he)所述(shu)(shu)第(di)一(yi)發(fa)射功(gong)率(lv)(lv)的乘(cheng)(cheng)積得(de)到(dao)第(di)一(yi)接收功(gong)率(lv)(lv)，基(ji)于所述(shu)(shu)第(di)二(er)節(jie)點(dian)信(xin)道增(zeng)益和(he)所述(shu)(shu)第(di)二(er)發(fa)射功(gong)率(lv)(lv)的乘(cheng)(cheng)積得(de)到(dao)第(di)二(er)接收功(gong)率(lv)(lv)，并基(ji)于所述(shu)(shu)第(di)一(yi)接收功(gong)率(lv)(lv)和(he)所述(shu)(shu)第(di)二(er)接收功(gong)率(lv)(lv)的比值得(de)到(dao)所述(shu)(shu)通信(xin)信(xin)噪比；

18、獲取信(xin)道帶寬(kuan)，從多個(ge)所(suo)述(shu)通(tong)信(xin)信(xin)噪(zao)比(bi)(bi)中選(xuan)取最(zui)(zui)小的通(tong)信(xin)信(xin)噪(zao)比(bi)(bi)作為(wei)最(zui)(zui)小信(xin)噪(zao)比(bi)(bi)，基于所(suo)述(shu)最(zui)(zui)小信(xin)噪(zao)比(bi)(bi)的對(dui)數，并乘以所(suo)述(shu)信(xin)道帶寬(kuan)得到最(zui)(zui)小通(tong)信(xin)速(su)率；

19、基于(yu)預設通信(xin)數量的(de)所(suo)述最小通信(xin)速率的(de)指數得(de)到所(suo)述最小信(xin)噪比(bi)閾值。

20、在一些實(shi)施例，所(suo)述基于所(suo)述通信信噪(zao)比和所(suo)述最(zui)小信噪(zao)比閾值(zhi)得(de)到(dao)所(suo)述通信空間約束信息，包括：

21、基于所述第二(er)接收功(gong)(gong)率(lv)與(yu)所述最(zui)小信噪比閾(yu)值(zhi)的(de)乘(cheng)積得到最(zui)小信號功(gong)(gong)率(lv)；

22、基于所述最小信(xin)號(hao)功率與所述通信(xin)信(xin)噪比的(de)比值得到所述通信(xin)空間約束信(xin)息(xi)。

23、在一(yi)些(xie)實施例(li)，所(suo)述(shu)(shu)將所(suo)有所(suo)述(shu)(shu)群體特征感知信(xin)息、所(suo)述(shu)(shu)cpu利用(yong)率(lv)和所(suo)述(shu)(shu)上一(yi)時刻可(ke)信(xin)設備節點(dian)序列輸(shu)入聯邦節點(dian)選擇(ze)模型中(zhong)進(jin)行節點(dian)選擇(ze)之前，所(suo)述(shu)(shu)方法還包括：

24、獲(huo)取(qu)群(qun)體特征感(gan)(gan)知信息參(can)(can)(can)數、cpu利用(yong)率參(can)(can)(can)數、可(ke)信設備節(jie)點(dian)策(ce)略參(can)(can)(can)數，以(yi)及獲(huo)取(qu)局部(bu)損(sun)失值參(can)(can)(can)數，并基于(yu)所述(shu)群(qun)體特征感(gan)(gan)知信息參(can)(can)(can)數、所述(shu)cpu利用(yong)率參(can)(can)(can)數、所述(shu)可(ke)信設備節(jie)點(dian)策(ce)略參(can)(can)(can)數以(yi)及所述(shu)局部(bu)損(sun)失值參(can)(can)(can)數，得(de)到狀態空間；

25、基于(yu)所述設備節(jie)點的選取動(dong)作，得到動(dong)作空間，基于(yu)所述局部損失值參數和所述可信(xin)設備節(jie)點策略參數得到獎勵函數；

26、基(ji)于長短時記憶算法構(gou)(gou)建動作網(wang)絡(luo)和評價(jia)(jia)網(wang)絡(luo)，基(ji)于所述(shu)動作網(wang)絡(luo)構(gou)(gou)建對(dui)(dui)應(ying)的(de)目標動作網(wang)絡(luo)，并(bing)基(ji)于所述(shu)評價(jia)(jia)網(wang)絡(luo)構(gou)(gou)建對(dui)(dui)應(ying)的(de)目標評價(jia)(jia)網(wang)絡(luo)；

27、基于所(suo)(suo)述(shu)狀態空間和所(suo)(suo)述(shu)動(dong)作(zuo)空間獲取訓(xun)練(lian)樣本，并利用訓(xun)練(lian)樣本和所(suo)(suo)述(shu)獎(jiang)勵函數(shu)訓(xun)練(lian)所(suo)(suo)述(shu)動(dong)作(zuo)網(wang)絡(luo)和所(suo)(suo)述(shu)評價網(wang)絡(luo)，并在(zai)訓(xun)練(lian)過(guo)程中更(geng)新所(suo)(suo)述(shu)目(mu)標動(dong)作(zuo)網(wang)絡(luo)和所(suo)(suo)述(shu)目(mu)標評價網(wang)絡(luo)；

28、將訓練后的所述目標動作網(wang)絡(luo)作為所述聯(lian)邦節點(dian)選擇模型。

29、在(zai)一些實施(shi)例，所述獲取局部損失值參(can)數(shu)，包括：

30、獲(huo)取所述設(she)備節(jie)點的節(jie)點損(sun)(sun)失函數(shu)，并(bing)基于所述節(jie)點損(sun)(sun)失函數(shu)得到節(jie)點累加損(sun)(sun)失值；

31、基于(yu)所(suo)述節點累加損(sun)失值與訓練樣本的(de)樣本數量的(de)比(bi)值，得到(dao)所(suo)述局部損(sun)失值參數。

32、在一些實施(shi)例中，所述利用(yong)訓練(lian)樣本和所述獎勵函數(shu)訓練(lian)所述動作(zuo)網絡(luo)和所述評價(jia)網絡(luo)，包括(kuo)：

33、獲取所述動作(zuo)網(wang)絡(luo)的動作(zuo)網(wang)絡(luo)參數和(he)所述評價網(wang)絡(luo)的評價網(wang)絡(luo)參數，獲取所述訓(xun)(xun)(xun)(xun)練(lian)樣(yang)本對應(ying)的當前(qian)(qian)訓(xun)(xun)(xun)(xun)練(lian)狀態和(he)當前(qian)(qian)訓(xun)(xun)(xun)(xun)練(lian)動作(zuo)，基于(yu)所述可信設備節點策略參數確定所述當前(qian)(qian)訓(xun)(xun)(xun)(xun)練(lian)狀態和(he)所述當前(qian)(qian)訓(xun)(xun)(xun)(xun)練(lian)動作(zuo)對應(ying)的下一訓(xun)(xun)(xun)(xun)練(lian)狀態和(he)下一訓(xun)(xun)(xun)(xun)練(lian)動作(zuo)；

34、基于動作價值函數更新動作網絡(luo)參數；

35、基(ji)于(yu)所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)獎(jiang)勵函數得到(dao)所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)當前(qian)訓練狀態(tai)(tai)和(he)所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)當前(qian)訓練動(dong)(dong)作(zuo)對應的(de)當前(qian)獎(jiang)勵，基(ji)于(yu)所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)動(dong)(dong)作(zuo)價(jia)值(zhi)(zhi)函數獲(huo)取所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)下(xia)一(yi)訓練狀態(tai)(tai)和(he)所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)下(xia)一(yi)訓練動(dong)(dong)作(zuo)的(de)預測狀態(tai)(tai)動(dong)(dong)作(zuo)價(jia)值(zhi)(zhi)，基(ji)于(yu)所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)當前(qian)獎(jiang)勵和(he)所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)預測狀態(tai)(tai)動(dong)(dong)作(zuo)價(jia)值(zhi)(zhi)更新所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)(shu)動(dong)(dong)作(zuo)價(jia)值(zhi)(zhi)函數中當前(qian)時(shi)刻的(de)狀態(tai)(tai)動(dong)(dong)作(zuo)價(jia)值(zhi)(zhi)；

36、基于評價損(sun)失函數和更新后的所述動(dong)作價值(zhi)函數更新所述評價網絡(luo)參數。

37、為(wei)實現上述目的，本技術實施(shi)例的第二方面提出了一種物(wu)聯(lian)網系(xi)統的模型更(geng)新裝置，所述物(wu)聯(lian)網系(xi)統包括多個(ge)設備節(jie)點，所述裝置包括：

38、第一獲取模塊，用(yong)于獲取當前時刻每個所(suo)(suo)述(shu)(shu)設(she)備(bei)(bei)節(jie)(jie)點的群體特征感知信息，所(suo)(suo)述(shu)(shu)群體特征感知信息用(yong)于表(biao)征所(suo)(suo)述(shu)(shu)設(she)備(bei)(bei)節(jie)(jie)點的活躍程度、所(suo)(suo)述(shu)(shu)設(she)備(bei)(bei)節(jie)(jie)點與所(suo)(suo)述(shu)(shu)控制器之(zhi)間(jian)的交互頻(pin)率，以及所(suo)(suo)述(shu)(shu)設(she)備(bei)(bei)節(jie)(jie)點和其他所(suo)(suo)述(shu)(shu)設(she)備(bei)(bei)節(jie)(jie)點之(zhi)間(jian)的通信質(zhi)量(liang)；

39、第二(er)獲(huo)(huo)取模塊，用(yong)于獲(huo)(huo)取上(shang)一時刻每(mei)個所述設備節點(dian)的cpu利用(yong)率以(yi)及上(shang)一時刻可信設備節點(dian)序(xu)列；

40、數(shu)據處理模塊(kuai)，用于(yu)將(jiang)所(suo)有所(suo)述群體特征感(gan)知(zhi)信(xin)息(xi)、所(suo)述cpu利(li)用率和所(suo)述上一時刻(ke)可(ke)信(xin)設備節(jie)點(dian)序列輸入聯邦節(jie)點(dian)選擇模型中進行節(jie)點(dian)選擇，得到(dao)當前時刻(ke)可(ke)信(xin)設備節(jie)點(dian)序列；

41、聯邦學習模塊，用于根據(ju)所(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)當前時刻可信設(she)備節(jie)點(dian)(dian)序列確定目標設(she)備節(jie)點(dian)(dian)，獲取(qu)所(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)目標設(she)備節(jie)點(dian)(dian)中(zhong)部署的數據(ju)處理(li)模型(xing)的局部模型(xing)參數，對所(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)局部模型(xing)參數進行聚(ju)合得到全局模型(xing)參數，將所(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)全局模型(xing)參數發送至每(mei)個所(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)設(she)備節(jie)點(dian)(dian)，以(yi)使得所(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)設(she)備節(jie)點(dian)(dian)利用所(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)全局模型(xing)參數更(geng)新本地部署的所(suo)(suo)(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)數據(ju)處理(li)模型(xing)。

42、為實(shi)現上述(shu)目(mu)的(de)(de)，本(ben)技術實(shi)施例的(de)(de)第(di)三方(fang)面提出了一種(zhong)電子設(she)(she)備，所(suo)(suo)(suo)述(shu)電子設(she)(she)備包括存儲器和(he)處理器，所(suo)(suo)(suo)述(shu)存儲器存儲有計算(suan)機程(cheng)序，所(suo)(suo)(suo)述(shu)處理器執行所(suo)(suo)(suo)述(shu)計算(suan)機程(cheng)序時(shi)實(shi)現如(ru)第(di)一方(fang)面所(suo)(suo)(suo)述(shu)的(de)(de)物聯(lian)網系統的(de)(de)模(mo)型更新方(fang)法(fa)。

43、為實現上(shang)述目(mu)的(de)(de)，本技術實施例的(de)(de)第四方(fang)面(mian)提出了一種存(cun)儲介(jie)(jie)(jie)質(zhi)(zhi)，所(suo)(suo)述存(cun)儲介(jie)(jie)(jie)質(zhi)(zhi)為計(ji)(ji)算(suan)機(ji)可讀存(cun)儲介(jie)(jie)(jie)質(zhi)(zhi)，所(suo)(suo)述存(cun)儲介(jie)(jie)(jie)質(zhi)(zhi)存(cun)儲有計(ji)(ji)算(suan)機(ji)程(cheng)序(xu)，所(suo)(suo)述計(ji)(ji)算(suan)機(ji)程(cheng)序(xu)被處理器(qi)執(zhi)行時(shi)實現上(shang)述第一方(fang)面(mian)所(suo)(suo)述的(de)(de)物聯網系(xi)統的(de)(de)模型更(geng)新(xin)方(fang)法。

44、本技術實施(shi)例提出的(de)(de)(de)(de)物聯網系(xi)統的(de)(de)(de)(de)模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)更新(xin)(xin)方法及(ji)(ji)相(xiang)關(guan)設(she)(she)(she)(she)備(bei)(bei)(bei)(bei)，物聯網系(xi)統包括(kuo)多(duo)個(ge)設(she)(she)(she)(she)備(bei)(bei)(bei)(bei)節(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)，方法包括(kuo)：首先，獲(huo)(huo)(huo)取(qu)當前(qian)時(shi)(shi)刻每(mei)個(ge)設(she)(she)(she)(she)備(bei)(bei)(bei)(bei)節(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)的(de)(de)(de)(de)群體(ti)(ti)特征(zheng)(zheng)(zheng)感知(zhi)信(xin)(xin)(xin)(xin)息(xi)，群體(ti)(ti)特征(zheng)(zheng)(zheng)感知(zhi)信(xin)(xin)(xin)(xin)息(xi)用(yong)于表征(zheng)(zheng)(zheng)設(she)(she)(she)(she)備(bei)(bei)(bei)(bei)節(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)的(de)(de)(de)(de)活躍程度、設(she)(she)(she)(she)備(bei)(bei)(bei)(bei)節(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)與控制器之間(jian)的(de)(de)(de)(de)交互頻率(lv)(lv)，以(yi)及(ji)(ji)設(she)(she)(she)(she)備(bei)(bei)(bei)(bei)節(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)和(he)(he)其(qi)他(ta)設(she)(she)(she)(she)備(bei)(bei)(bei)(bei)節(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)之間(jian)的(de)(de)(de)(de)通(tong)信(xin)(xin)(xin)(xin)質量；并(bing)且，獲(huo)(huo)(huo)取(qu)上(shang)一時(shi)(shi)刻每(mei)個(ge)設(she)(she)(she)(she)備(bei)(bei)(bei)(bei)節(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)的(de)(de)(de)(de)cpu利(li)用(yong)率(lv)(lv)以(yi)及(ji)(ji)上(shang)一時(shi)(shi)刻可(ke)(ke)信(xin)(xin)(xin)(xin)設(she)(she)(she)(she)備(bei)(bei)(bei)(bei)節(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)序(xu)列；然后(hou)，將(jiang)所有群體(ti)(ti)特征(zheng)(zheng)(zheng)感知(zhi)信(xin)(xin)(xin)(xin)息(xi)、cpu利(li)用(yong)率(lv)(lv)和(he)(he)上(shang)一時(shi)(shi)刻可(ke)(ke)信(xin)(xin)(xin)(xin)設(she)(she)(she)(she)備(bei)(bei)(bei)(bei)節(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)序(xu)列輸(shu)入聯邦節(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)選擇(ze)(ze)模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)中(zhong)進(jin)行節(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)選擇(ze)(ze)，得(de)到當前(qian)時(shi)(shi)刻可(ke)(ke)信(xin)(xin)(xin)(xin)設(she)(she)(she)(she)備(bei)(bei)(bei)(bei)節(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)序(xu)列；最后(hou)，根據當前(qian)時(shi)(shi)刻可(ke)(ke)信(xin)(xin)(xin)(xin)設(she)(she)(she)(she)備(bei)(bei)(bei)(bei)節(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)序(xu)列確定目(mu)(mu)標(biao)(biao)設(she)(she)(she)(she)備(bei)(bei)(bei)(bei)節(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)，獲(huo)(huo)(huo)取(qu)目(mu)(mu)標(biao)(biao)設(she)(she)(she)(she)備(bei)(bei)(bei)(bei)節(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)中(zhong)部署(shu)的(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據處(chu)理模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)的(de)(de)(de)(de)局(ju)部模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)參(can)數(shu)(shu)(shu)，對局(ju)部模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)參(can)數(shu)(shu)(shu)進(jin)行聚合(he)得(de)到全局(ju)模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)參(can)數(shu)(shu)(shu)，將(jiang)全局(ju)模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)參(can)數(shu)(shu)(shu)發送至每(mei)個(ge)設(she)(she)(she)(she)備(bei)(bei)(bei)(bei)節(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)，以(yi)使得(de)設(she)(she)(she)(she)備(bei)(bei)(bei)(bei)節(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)利(li)用(yong)全局(ju)模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)參(can)數(shu)(shu)(shu)更新(xin)(xin)本地(di)部署(shu)的(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據處(chu)理模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)。本技術實施(shi)例利(li)用(yong)表征(zheng)(zheng)(zheng)設(she)(she)(she)(she)備(bei)(bei)(bei)(bei)節(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)的(de)(de)(de)(de)活躍程度、交互頻率(lv)(lv)以(yi)及(ji)(ji)通(tong)信(xin)(xin)(xin)(xin)質量的(de)(de)(de)(de)群體(ti)(ti)特征(zheng)(zheng)(zheng)感知(zhi)信(xin)(xin)(xin)(xin)息(xi)，以(yi)及(ji)(ji)設(she)(she)(she)(she)備(bei)(bei)(bei)(bei)節(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)的(de)(de)(de)(de)cpu利(li)用(yong)率(lv)(lv)作為聯邦節(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)選擇(ze)(ze)模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)的(de)(de)(de)(de)輸(shu)入參(can)數(shu)(shu)(shu)之二(er)，提高(gao)選擇(ze)(ze)節(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)的(de)(de)(de)(de)可(ke)(ke)靠性，降低(di)選擇(ze)(ze)到受攻擊的(de)(de)(de)(de)節(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)作為目(mu)(mu)標(biao)(biao)設(she)(she)(she)(she)備(bei)(bei)(bei)(bei)節(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)的(de)(de)(de)(de)概率(lv)(lv)，從而提高(gao)獲(huo)(huo)(huo)取(qu)的(de)(de)(de)(de)目(mu)(mu)標(biao)(biao)設(she)(she)(she)(she)備(bei)(bei)(bei)(bei)節(jie)(jie)點(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)的(de)(de)(de)(de)局(ju)部模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)參(can)數(shu)(shu)(shu)的(de)(de)(de)(de)可(ke)(ke)靠性和(he)(he)精(jing)準性，間(jian)接提高(gao)利(li)用(yong)局(ju)部模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)參(can)數(shu)(shu)(shu)所得(de)到的(de)(de)(de)(de)全局(ju)模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)參(can)數(shu)(shu)(shu)的(de)(de)(de)(de)可(ke)(ke)靠性和(he)(he)精(jing)準性，進(jin)而提高(gao)模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)訓練過程中(zhong)的(de)(de)(de)(de)模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)性能的(de)(de)(de)(de)提升效率(lv)(lv)。

45、本技術的(de)其它特征(zheng)和(he)優(you)點將在隨(sui)后的(de)說明書中(zhong)闡述，并且，部(bu)分地從說明書中(zhong)變得(de)顯(xian)而(er)易見，或(huo)者通過(guo)實施本技術而(er)了(le)解。本技術的(de)目(mu)的(de)和(he)其他優(you)點可通過(guo)在說明書、權利要求書以及(ji)附圖(tu)中(zhong)所特別指出的(de)結構來實現和(he)獲得(de)。