工业智能边缘计算中基于数据流相关性的计算卸载研究

王莹; 李逸飞

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大数据时代背景下为满足工业物联网的高实时性需求,我们运用边缘计算和机器学习技术提出了一种工业智能边缘计算中基于数据流相关性的计算卸载方法。采用拓扑排序、决策树等方式寻求任务相关性,避免无关数据卸载、多任务场景下重复数据多次卸载及无序卸载导致的缓存过多,存储器容量不足等问题。本研究设计了两种调度算法,分别对应多任务决策所需特征数据重复率高和低的两种不同场景下所采用的计算卸载算法,保证了任务处理的实时性;此外本研究均严格控制在带宽约束下,保证了调度的可靠性。

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来源
《软件工程与应用》 |2019年第6期|P.364-371|共8页
作者
王莹; 李逸飞;
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作者单位

浙江理工大学信息学院浙江杭州;

浙江理工大学信息学院浙江杭州;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
边缘计算; 机器学习; 工业物联网; 计算卸载;

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