典型文献
基于博弈论及机器学习的最优化算法设计与仿真
文献摘要：
针对设备技术资料类型多、数据量大、故障诊断响应速度慢的问题,文中开展了基于博弈论和机器学习的面向故障诊断最优化的算法研究.通过对设备结构化、半结构化和非结构化数据进行处理,构建了设备知识图谱,并以此为故障诊断模型的训练样本;利用深度学习网络构建故障诊断模型,提升对知识图谱的数据挖掘能力;将博弈论引入到分布式深度学习网络计算资源的分配策略中,将训练任务通过移动边缘计算卸载至边缘服务器,提高了深度学习网络模型的计算能力.通过与多种优化算法进行对比实验发现,该文所提出的基于博弈论和分布式深度学习的优化算法可使系统总消耗减少18.9％.
文献关键词：
深度学习网络;博弈论;知识图谱;移动边缘计算;故障诊断;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
赵永亮;于倩;邓博;韩丽君;高红梅
作者机构：
西安九天数智信息科技有限公司,陕西西安710086
文献出处：
引用格式：
[1]赵永亮;于倩;邓博;韩丽君;高红梅-.基于博弈论及机器学习的最优化算法设计与仿真)[J].电子设计工程,2022(13):23-27
A类：
B类：
博弈论,最优化算法,算法设计,设计与仿真,设备技术,技术资料,数据量,响应速度,速度慢,算法研究,设备结构,非结构化数据,故障诊断模型,训练样本,深度学习网络,网络构建,分布式深度学习,计算资源,分配策略,训练任务,移动边缘计算,计算卸载,边缘服务器,计算能力,耗减
AB值：
0.299881
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