边缘-终端协同框架(EECF)在轻量化模型优化中的突破：基于QBSA-SVM的物联网图像分类新范式

本文提出边缘-终端协同框架(EECF)，通过CNN特征提取与QBSA优化的SVM分类器结合，解决物联网(IoT)终端设备资源受限下的机器学习部署难题。创新性采用准鸟群算法(QBSA)优化SVM参数，实验显示分类准确率提升达10.86%，为边缘计算(EC)场景提供高效解决方案。

　　

Highlight

我们构建的边缘-终端协同框架(EECF)核心创新在于：

• 利用边缘侧丰富资源预训练CNN模型，部署至终端设备进行特征提取，实现样本维度数量级压缩

• 采用新型准鸟群算法(QBSA)优化终端侧SVM参数，理论分析证明其收敛性

• 通过ROC曲线评估显示，EECF使模型准确率最高提升10.86%，显著优于基准方法

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本节从两方面综述相关工作：1) 边缘计算中的协同学习；2) SVM参数优化技术。现有轻量化模型如OnDev-LCT和MOPSO融合模型虽降低终端负担，但未能充分发挥边缘-终端协同优势。

Preliminaries

基础理论部分系统介绍CNN特征提取原理、SVM分类机制及传统鸟群算法(BSA)的生物学启发式搜索策略，为后续QBSA改进奠定理论基础。

Design and Analysis of QBSA

提出改进型准鸟群算法(QBSA)，通过融合PSO全局搜索和BSA群体智能优势，解决传统优化算法易陷入局部最优的问题。在12个基准函数测试中，QBSA性能显著优于BSA、PSO和GA。

The Overview of EECF

图4展示的EECF架构包含：

1. 边缘侧CNN预训练与部署

2. 终端侧特征降维与QBSA-SVM协同优化

3. 动态参数反馈机制形成闭环系统

Experiment and Result Analysis

在EC典型场景测试中，EECF在CIFAR-10等数据集上表现出：

• 内存占用降低37.2%

• 推理速度提升2.4倍

• 特别适合医疗物联网中的实时病理图像分析

Conclusion

本框架通过"边缘预训练-终端轻量化"协同范式，为资源受限设备部署AI模型提供新思路。QBSA的创新应用证明生物启发算法在参数优化中的巨大潜力，代码已开源供社区验证。