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一种基于联邦学习的车联网资源分配方法本发明提供一种基于联邦学习的车联网资车辆在产生非标通信情形时能够获得极高质量2基于资源分配策略，从车联网配备的通信资源预备池中分配相获取通信资源预备池在第一时段内的资源分配历史；其中，第一基于触发事件的事件类型对应的策略生成模板，根据触解析资源分配历史中的多个历史项和对应的将全部历史项设置完成后的时间轴作为历史时超过对数阈值对的历史项存在相同的标准内容关当通信资源预备池的剩余未分配资源量超过第二资源量阈值持续超过时长阈值的时3遍历各目标事件结束后，将各目标事件按照各自的通信得事件序列；事件的事件类型各自对应的需求资源量之和最接近第三分配模块，用于基于资源分配策略，从车联网配备的通获取通信资源预备池在第一时段内的资源分配历史；其中，第一基于触发事件的事件类型对应的策略生成模板，根据触4解析资源分配历史中的多个历史项和对应的将全部历史项设置完成后的时间轴作为历史时超过对数阈值对的历史项存在相同的标准内容关当通信资源预备池的剩余未分配资源量超过第二资源量阈值持续超过时长阈值的时56[0026]当通信资源预备池的剩余未分配资源量超过第二资源量阈值持续超过时长阈值[0035]遍历各目标事件结束后，将各目标事件按照各自的通信需求度从大到小进行排7[0064]当通信资源预备池的剩余未分配资源量超过第二资源量阈值持续超过时长阈值8[0076]本发明实施例提供了一种基于联邦学习的车联网资源分配方法，如图1所示，包源分配经验可以为历史上专家人工对非标通信情形进行通信资源分配的9且触发事件与非标通信情形之间的关联度不超过系统不会重新识别非标通信情形的高度关联事件而进行没必要地资源分配优化策略的生一内容簇中超过对数阈值对的历史项存在相同的标遍历到的内容簇中的全部历史项；[0105]在步骤S56中，特征切片为关联显示有遍历到的内容簇中的全部历史项的虚拟切[0108]S58、遍历各内容簇结束后，将全部特征切片设置完成后的多模态地图作为特征长阈值可以为如1小时；当剩余未分配资源量超过第二资源量阈值持续超过时长阈值的时[0119]在步骤S93中，非标通信引导模板为供系统对照着对车联网进行非标通信引导的[0131]本发明实施例当通信资源预备池的利用程度较低时，对车联网进行非标通信引[0136]在步骤S9222中，关系方的第一可信度可计为关系方历史上进行非标通信的总时[0138]在步骤S9223中，产生方的第二可信度可计为产生方历史上产生目标事件的总次目标事件的通信需求度计为目标事件的产生方的第二可信度[0139]本发明实施例提供了一种基于联邦学习的车联网资源分配系统，如图2所示，包[0140]预测模块1，用于基于车联网中目标车辆的行驶画像，持续尝试预测非标通信情[0

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