基于深度学习的工业物联网边缘资源智能调度系统及方法

摘要

本发明提出了一种基于深度学习的工业物联网边缘资源智能调度系统，包括数据采集模块，对工业过程的中间环节进行监测，将数据处理任务调度至处理能力富余的边缘服务器上；任务调度模块，根据AoT将任务调度到合适的边缘服务器上，送入深度学习网络层进行初步数据处理；边缘数据处理模块，对监测数据进行处理分析，将输出的中间数据上传至云服务器；云端深度学习网络训练模块，接收并利用预处理数据进行训练以确定DBN最优网络结构，并对权重进行调整获得最终模型。本发明能提高深度学习模型获取数据的精准性和及时性，利用有限的网络带宽和边缘节点的服务能力最大化深度学习任务的数量。