【技术实现步骤摘要】
本申请涉及工业物联网，尤其涉及物联网系统的模型更新方法及相关设备。
技术介绍
1、随着工业物联网的处理数据的数量和来源的增加，传统的集中式学习方案无法满足多源多量数据的处理需求，基于此，将学习过程放置于边缘设备上进行数据学习处理的联邦学习可以有效地满足多源多量数据的处理需求。
2、在相关技术中，在物联网系统中进行联邦学习，通常是多个设备节点从控制器中下载全局训练模型，然后在每一次训练后，控制器从多个设备节点中获取节点训练参数，然后基于多个节点训练参数得到全局训练参数，并将全局训练参数发送至所有设备节点上进行新一轮的模型训练。但由于在设备节点进行模型训练的过程中，存在受到网络攻击的情况，使得得到的节点训练参数受到影响，从而使得在物联网系统进行联邦学习的过程中进行模型性能提升效率低。
技术实现思路
1、本申请实施例的提供了一种物联网系统的模型更新方法及相关设备，能够提高在物联网系统中进行模型更新的可靠性和模型性能的提升效率。
2、为实现上述目的，本申请实施例的第一方面提...
【技术保护点】
1.一种物联网系统的模型更新方法，其特征在于，所述物联网系统包括多个设备节点，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的物联网系统的模型更新方法，其特征在于，所述群体特征感知信息包括节点活跃度、节点控制器交互度以及通信空间约束信息，所述获取当前时刻每个所述设备节点的群体特征感知信息，包括：
3.根据权利要求2所述的物联网系统的模型更新方法，其特征在于，所述节点控制器交互度包括平均交互持续时间、交互程度以及通信概率，所述基于所述交互频次和所述交互持续时间得到所述节点控制器交互度，包括：
4.根据权利要求2所述的物联网系统的模型更新方法，...
【技术特征摘要】
1.一种物联网系统的模型更新方法，其特征在于，所述物联网系统包括多个设备节点，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的物联网系统的模型更新方法，其特征在于，所述群体特征感知信息包括节点活跃度、节点控制器交互度以及通信空间约束信息，所述获取当前时刻每个所述设备节点的群体特征感知信息，包括：
3.根据权利要求2所述的物联网系统的模型更新方法，其特征在于，所述节点控制器交互度包括平均交互持续时间、交互程度以及通信概率，所述基于所述交互频次和所述交互持续时间得到所述节点控制器交互度，包括：
4.根据权利要求2所述的物联网系统的模型更新方法，其特征在于，所述获取当前时刻所述设备节点与其他所述设备节点之间的通信信噪比，以及获取最小信噪比阈值，包括：
5.根据权利要求4所述的物联网系统的模型更新方法，其特征在于，所述基于所述通信信噪比和所述最小信噪比阈值得到所述通信空间约束信息，包括：
6.根据权利要求1所述的物...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘颖，王久霜，董平，张维庭，于成晓，刘康，张宏科，
申请(专利权)人：鹏城实验室，
类型：发明
国别省市：
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