摘要
本申请涉及一种基于边缘计算的数据流处理方法、装置及设备。所述方法包括:获取多源边缘计算节点数据流和边缘计算节点状态数据,并生成多源边缘计算节点标准数据流;将多源边缘计算节点标准数据流输入至边缘联邦学习需求分析人工智能模型中,生成多源边缘计算节点需求特征数据;根据多源边缘计算节点需求特征数据和边缘计算节点状态数据进行边缘计算节点负载资源分配,生成边缘计算节点负载资源分配数据;基于边缘计算节点负载资源分配数据更新边缘计算节点状态数据,并生成边缘计算节点状态更新报告。采用本方法能够通过多源数据融合与资源调度模型动态协同,显著提升边缘计算数据流处理的任务识别精度、资源分配实时性及动态抗干扰能力。
技术关键词
人工智能模型
学习需求分析
节点
状态更新
联邦模型
数据更新
权重特征
报告
参数
资源调度模型
线性转换器
资源分配模块
特征提取模块
动态
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表达式
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