18、基于K近邻算法的物联网边缘分类技术解析

基于K近邻算法的物联网边缘分类技术解析

在当今数字化时代，物联网（IoT）设备的爆发式增长使得边缘计算与人工智能（AI）的结合成为了研究热点。边缘计算能够为AI提供丰富的应用场景和平台，而AI则为边缘计算带来了先进的技术和方法。

1. AI与边缘计算的相互赋能

• AI为边缘计算提供技术方法 ：边缘计算是一种分布式计算模型，软件定义网络可实现数据分发，提供服务的稳定性和弹性。然而，边缘计算在多层资源利用上面临挑战，如CPU循环频率、访问权限、射频、带宽等。AI技术能够解决这些问题，其模型从实际场景中提取无约束优化问题，通过随机梯度下降（SGD）方法迭代寻找渐近最优解。无论是数学学习方法还是深度学习方法，都能为边缘计算提供支持和指导。强化学习，如多臂老虎机理论、多智能体学习和深度Q网络（DQN），在边缘资源分配问题中也发挥着越来越重要的作用。
• 边缘计算为AI提供场景和平台 ：物联网设备的激增使万物互联成为现实。与大型云数据中心相比，无处不在的智能手机和物联网设备正在产生越来越多的数据。许多实际应用案例，如智能网联汽车、自动驾驶、智能家居、智慧城市和实时公共安全数据收集等，将显著加速AI从理论到现实的实现。AI系统可以从云端迁移到边缘，具有高连接效率和低计算能力要求。边缘计算为AI提供了一个异构框架，具有丰富的功能。具有计算加速功能的AI芯片，如现场可编程门阵列（FPGA）、图形处理单元（GPU）、张量处理单元（TPU）和神经处理单元（NPU），现在越来越有可能与智能移动设备结合。为了支持边缘计算模型并促进资源受限的物联网芯片上的深度神经网络（DNN）加速，更多公司对芯片架构设计感兴趣。边缘硬件