發(fā)布時(shí)間：2022-01-08 20:32

　　群智感知是當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)研究領(lǐng)域。隨著學(xué)術(shù)界和工業(yè)界研究人員對(duì)群智感知的逐步深入探索,發(fā)現(xiàn)通過感知多個(gè)個(gè)體的信息,從而發(fā)掘出個(gè)體公共的信息,并反射出群體的性質(zhì)從而作用于社會(huì),是群智感知的基本特性。從群智感知的研究需要來看,群智感知需要對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究,并用作對(duì)人類行為的研究;從群智感知的特性來看,群智感知又具有社會(huì)廣泛性;因此,面向社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的移動(dòng)群智感知研究,對(duì)移動(dòng)群智感知的發(fā)展具有重要的理論和應(yīng)用價(jià)值。本文從實(shí)際應(yīng)用背景出發(fā),結(jié)合群智感知理論及其激勵(lì)機(jī)制本身的特性,以參與者位置信息作為切入點(diǎn),深入分析覆蓋率對(duì)于激勵(lì)機(jī)制的重要影響,基于參與者位置信息解決覆蓋率問題,設(shè)計(jì)對(duì)所有的參與者公平的激勵(lì)機(jī)制方案,嘗試建立更加貼近實(shí)際的激勵(lì)機(jī)制演化模型和覆蓋模型;以達(dá)到提高參與者踴躍度和降低感知數(shù)據(jù)的冗余度的目的。因此,本論文將面向社會(huì)網(wǎng)絡(luò)群智感知基本激勵(lì)機(jī)制,嘗試研究基于位置信息的激勵(lì)機(jī)制優(yōu)化模型,解決已有研究存在的問題,這方面的研究對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與激勵(lì)機(jī)制的研究都有重要的意義。本文的主要研究內(nèi)容如下:（1）深入研究了群智感知基本理論與激勵(lì)機(jī)制本文分析了群智感知的基本理論... 

【文章來源】：華東交通大學(xué)江西省

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究的目的與意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 群智感知的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 本文的主要工作
    1.3 論文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 群智感知基礎(chǔ)理論與激勵(lì)機(jī)制
    2.1 群智感知理論
        2.1.1 群智感知簡介
        2.1.2 群智感知應(yīng)用廣泛
    2.2 激勵(lì)機(jī)制簡介
        2.2.1 激勵(lì)機(jī)制體系結(jié)構(gòu)
        2.2.2 激勵(lì)機(jī)制的意義
    2.3 群智感知激勵(lì)機(jī)制的分析優(yōu)化
        2.3.1 群智感知激勵(lì)機(jī)制理論分析
        2.3.2 群智感知激勵(lì)機(jī)制重要模型分析
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于位置具有預(yù)算限制的感知系統(tǒng)的激勵(lì)機(jī)制模型
    3.1 引言
    3.2 激勵(lì)機(jī)制的系統(tǒng)分析
        3.2.1 RADP-VPC模型建立
        3.2.2 RADP-VPC算法位置覆蓋率分析
        3.2.3 當(dāng)前研究不足分析
    3.3 群智感知激勵(lì)機(jī)制優(yōu)化模型分析
        3.3.1 激勵(lì)機(jī)制邊緣優(yōu)先最大覆蓋率模型及定義
        3.3.2 邊緣優(yōu)先最大覆蓋率模型可行性分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于RADP的改進(jìn)的EPMC算法
    4.1 引言
    4.2 覆蓋率模型簡介
        4.2.1 GIA模型建模
        4.2.2 GIA覆蓋模型分析
    4.3 GIA模型激勵(lì)機(jī)制
        4.3.1 GIA激勵(lì)機(jī)制的理論與分析
        4.3.2 EPMC算法的設(shè)計(jì)
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于EPMC的感知系統(tǒng)激勵(lì)機(jī)制模型研究
    5.1 引言
    5.2 改進(jìn)算法的步驟
        5.2.1 基于邊緣節(jié)點(diǎn)的EPMC算法
        5.2.2 EPMC算法的具體步驟
    5.3 模型仿真與分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 全文回顧
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
個(gè)人簡歷在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]群智感知網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及挑戰(zhàn)[J]. 趙東,馬華東.  信息通信技術(shù). 2014(05)
[2]在線社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)量與分析[J]. 徐恪,張賽,陳昊,李海濤.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2014(01)
[3]基于結(jié)構(gòu)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析[J]. 竇炳琳,李澍淞,張世永.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2012(04)



本文編號(hào)：3577234