支持隐私保护的自主无人系统分布式智能运维框架OA北大核心CSTPCD
A distributed intelligent operating framework supporting privacy protection for autonomous unmanned systems
自主无人系统的智能运维是提升系统自主性以及安全可靠运行能力的有效手段,面临分布式运维和隐私保护两个方面的挑战.现有工作未充分考虑自主无人系统的计算资源受限特点及对量化隐私保护的需求,无法应对上述挑战.因此,本文提出了一种支持隐私保护的自主无人系统分布式智能运维框架,基于联邦学习、区块链和隐私保护技术,采用离线学习与在线监测、本地模型与全局模型相结合的方式,利用基于联邦学习的运维模型训练机制,基于区块链的运维模型共享机制,以及基于差分隐私的局部模型…查看全部>>
Constructing intelligent operation method is crucial to the autonomy,safety and reliability of autonomous unmanned systems,and is challenged by the issues of distributed operation and privacy protection.Without considering the limitation of computation resources and the requirement of quantitative privacy protection,the existing works can not solve the above issues for autonomous unmanned systems.Therefore,in this paper,a distributed intelligent operating fr…查看全部>>
宁宝玲;李文博;毕强
黑龙江大学数据科学与技术学院,黑龙江哈尔滨 150080北京控制工程研究所,北京 100094||空间智能控制技术全国重点实验室,北京 100094北京控制工程研究所,北京 100094
智能运维自主无人系统联邦学习隐私保护区块链
intelligent operatingautonomous unmanned systemfederated learningprivacy protectionblockchain
《控制理论与应用》 2024 (8)
1351-1360,10
科技部重点研发项目(2021YFB1715000),国家自然科学基金项目(U1811461,62022013,12150007,62103450,61832003,62272137),黑龙江省高校大学专项科研资金项目(2022-KYYWF-1122)资助.Supported by the National Key R&D Program of China(2021YFB1715000),the National Natural Science Foundation of China(U1811461,62022013,12150007,62103450,61832003,62272137)and the Fundamental Research Funds for the Universities of Heilongjiang Province(2022-KYYWF-1122).
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