摘要
本发明公开了一种基于边缘计算的AI数据处理方法及系统,涉及边缘AI处理领域,包括,根据边缘计算节点地址定义AI模型的权重矩阵,将结构化数据输入AI模型进行多维度特征分析,提取高阶数据表征;通过指令解码方法解析处理模式得到稀疏度等级,并基于高阶数据表征的分布特性与时效权重值,通过动态重要性评分方法进行参数重要性评估,生成可变形稀疏掩码矩阵;基于可变形稀疏掩码矩阵通过稀疏矩阵乘法对AI模型的权重矩阵进行动态剪枝融合,生成稀疏化数据处理图;本发明通过节点资源感知与特征映射,实现AI模型权重矩阵与边缘计算节点能力精准适配,提升AI模型在边缘计算节点上的运行效率与稳定性。
技术关键词
数据处理方法
指令解码方法
掩码矩阵
稀疏矩阵乘法
动态剪枝
节点数据处理能力
评分方法
生成结构化数据
资源感知方法
模式
特征提取模块
映射方法
数据采集模块
采集终端
监督学习方法
数据处理系统
系统为您推荐了相关专利信息
加权多路径
数据融合方法
原型
跨模态
视频特征向量
联邦学习模型
电力
数据处理方法
计算机程序产品
分布式存储系统
数据处理方法
神经网络算法技术
优化神经网络
相关系数法
计算误差