本書系統(tǒng)介紹聯(lián)邦邊緣學(xué)習(xí)（FEEL）的基本原理、關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用案例。內(nèi)容涵蓋FEEL的系統(tǒng)架構(gòu)、訓(xùn)練算法、收斂性分析，以及FEEL的調(diào)度與資源分配、集群學(xué)習(xí)、個性化學(xué)習(xí)等關(guān)鍵技術(shù)的最新研究成果，并仿真驗(yàn)證相關(guān)技術(shù)的有效性。本書還提供FEEL在用戶行為預(yù)測、工業(yè)異常檢測、醫(yī)療診斷輔助和自動駕駛輔助等場景中的典型案例，展示FEEL的實(shí)際應(yīng)用價值。
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1995.09--1999.06 南開大學(xué) 電子科學(xué)系電子學(xué)與信息系統(tǒng)專業(yè) 學(xué)士
2000.04--2006.03 日本大阪大學(xué) 工學(xué)部電子信息通信工學(xué)專業(yè) 博士2006.04--2012.09 日本日立公司中央研究所 研究員
2012.09--至今 重慶大學(xué) 微電子與通信工程學(xué)院 教授，博士生導(dǎo)師
2021.11--2023.07 重慶大學(xué) 科學(xué)技術(shù)發(fā)展研究院 副院長
2023.07--至今 重慶大學(xué)發(fā)展規(guī)劃處 副處長機(jī)器學(xué)習(xí)重慶市自然科學(xué)一等獎，2022年，“復(fù)雜異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下多維資源協(xié)同優(yōu)化理論與方法”，排名第1（國家科技專家?guī)鞂＜�，國家留學(xué)基金評審專家，重慶市高級專業(yè)技術(shù)資格評審委員會委員，重慶市“智慧網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及應(yīng)用”高校創(chuàng)新團(tuán)隊帶頭人，重慶大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟專委會副主任，中文核心期刊《激光雜志》編委，國家一級科技期刊《電子產(chǎn)品世界》編委
目錄
第1章 緒論 1
1.1 概述 1
1.2 FEEL技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀 5
1.2.1 FEEL的調(diào)度和資源分配技術(shù) 5
1.2.2 C-FEEL技術(shù) 6
1.2.3 P-FEEL技術(shù) 7
1.3 本章小結(jié) 8
參考文獻(xiàn) 9
第2章 FEEL的基本原理 15
2.1 移動邊緣計算 15
2.1.1 MEC 的基本概念和架構(gòu) 15
2.1.2 計算卸載與資源管理 16
2.2 聯(lián)邦學(xué)習(xí) 18
2.2.1 ML基本概念 18
2.2.2 FL基本概念 19
2.2.3 集群 FL簡介 24
2.2.4 個性化FL簡介 25
2.3 FEEL：MEC和FL的融合 27
2.4 本章小結(jié) 28
參考文獻(xiàn) 28
第3章 FEEL的調(diào)度與資源分配技術(shù) 32
3.1 面向高效率FEEL的動態(tài)設(shè)備調(diào)度 32
3.1.1 引言 32
3.1.2 系統(tǒng)模型 33
3.1.3 優(yōu)化問題描述 35
3.1.4 理想調(diào)度算法設(shè)計 36
3.1.5 非理想調(diào)度算法設(shè)計 39
3.1.6 數(shù)值仿真與結(jié)果分析 42
3.2 面向高效率可持續(xù) FEEL的聯(lián)合設(shè)備調(diào)度與資源分配 46
3.2.1 引言 46
3.2.2 系統(tǒng)模型 47
3.2.3 優(yōu)化問題描述與變換 51
3.2.4 最優(yōu)算法設(shè)計 52
3.2.5 次優(yōu)算法設(shè)計 57
3.2.6 數(shù)值仿真與結(jié)果分析 59
3.3 面向高效率低成本 FEEL的聯(lián)合數(shù)據(jù)調(diào)度與資源分配 61
3.3.1 引言 61
3.3.2 系統(tǒng)模型 62
3.3.3 優(yōu)化問題描述與變換 67
3.3.4 算法設(shè)計 68
3.3.5 數(shù)值仿真與結(jié)果分析 74
3.4 本章小結(jié) 78
參考文獻(xiàn) 78
第4章 高性能C-FEEL技術(shù) 82
4.1 面向高效率C-FEEL的資源分配 82
4.1.1 引言 82
4.1.2 系統(tǒng)模型 83
4.1.3 優(yōu)化問題描述與變換 85
4.1.4 算法設(shè)計 87
4.1.5 數(shù)值仿真與結(jié)果分析 90
4.2 面向高效率低能耗C-FEEL的集群調(diào)度與資源分配 92
4.2.1 引言 92
4.2.2 系統(tǒng)模型 93
4.2.3 優(yōu)化問題描述與變換 97
4.2.4 數(shù)據(jù)和子信道分配算法設(shè)計 100
4.2.5 集群調(diào)度算法設(shè)計 103
4.2.6 數(shù)值仿真與結(jié)果分析 105
4.3 面向高效率低能耗C-FEEL的虛擬集群調(diào)度與資源分配 107
4.3.1 引言 107
4.3.2 系統(tǒng)模型 109
4.3.3 優(yōu)化問題描述與變換 111
4.3.4 算法設(shè)計 112
4.3.5 數(shù)值仿真與結(jié)果分析 113
4.4 本章小結(jié) 115
參考文獻(xiàn) 115
第5章 高性能P-FEEL技術(shù) 117
5.1 集群P-FEEL技術(shù) 117
5.1.1 引言 117
5.1.2 系統(tǒng)模型 118
5.1.3 CP-FEEL機(jī)制設(shè)計 119
5.1.4 收斂性分析 121
5.1.5 數(shù)值仿真與結(jié)果分析 122
5.2 無人機(jī)輔助的異步 P-FEEL技術(shù) 124
5.2.1 引言 124
5.2.2 系統(tǒng)模型 126
5.2.3 UA-P-FEEL機(jī)制設(shè)計 128
5.2.4 優(yōu)化問題描述與變換 132
5.2.5 算法設(shè)計 133
5.2.6 數(shù)值仿真與結(jié)果分析 137
5.3 本章小結(jié) 143
參考文獻(xiàn) 143
第6章 FEEL的應(yīng)用案例 145
6.1 用戶行為預(yù)測 145
6.1.1 應(yīng)用背景 145
6.1.2 FEEL的優(yōu)勢 147
6.1.3 技術(shù)實(shí)現(xiàn) 148
6.2 工業(yè)異常檢測 150
6.2.1 應(yīng)用背景 150
6.2.2 FEEL的優(yōu)勢 151
6.2.3 技術(shù)實(shí)現(xiàn) 151
6.3 醫(yī)療診斷輔助 153
6.3.1 應(yīng)用背景 153
6.3.2 FEEL的優(yōu)勢 154
6.3.3 技術(shù)實(shí)現(xiàn) 155
6.4 自動駕駛輔助 156
6.4.1 應(yīng)用背景 156
6.4.2 FEEL的優(yōu)勢 157
6.4.3 技術(shù)實(shí)現(xiàn) 158
6.5 本章小結(jié) 159
參考文獻(xiàn) 159
附錄 164
附錄A 梯度下降和隨機(jī)梯度下降算法 164
A.1 GD收斂性分析 164
A.2 SGD收斂性分析 166
附錄B 第3章的證明 167
B.1 定理3.1的證明 167
B.2 定理3.2的證明 169
B.3 定理3.3的證明 170
B.4 定理3.4的證明 171
B.5 定理 3.5的證明 173
B.6 引理3.2的證明 173
B.7 引理3.3的證明 174
B.8 引理3.4的證明 174
B.9 引理3.5的證明 175
B.10 引理3.6的證明 176
B.11 引理3.7的證明 176
附錄C 第 4 章的證明 177
C.1 定理 4.1的證明 177
C.2 定理 4.2的證明 178
C.3 定理 4.3的證明 182
C.4 定理 4.4的證明 182
C.5 定理 4.5的證明 183
C.6 引理4.1的證明 183
C.7 引理4.4的證明 183
C.8 引理4.5的證明 184
C.9 引理4.6的證明 184
C.10 引理4.8的證明 185
C.11 引理4.9的證明 186
附錄D 第 5 章的證明 186
D.1 輔助函數(shù)和一些不等式的證明 186
D.2 引理5.1的證明 188
D.3 引理5.2的證明 197
D.4 引理5.3的證明 199
D.5 定理 5.1的證明 200
參考文獻(xiàn) 203
書單推薦
