本文關(guān)鍵詞：基于BCH碼的中心式多標(biāo)簽群智設(shè)計(jì)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：群智利用用戶群體的智慧和資源,在諸多執(zhí)行任務(wù)的場景中是一種有效的運(yùn)作模式。然而由于給予用戶的報(bào)酬很低,并且用戶的專業(yè)領(lǐng)域、程度高低因人而異,用戶群體提供的反饋信息通常是不可信的。為了提高群智系統(tǒng)中用戶反饋數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度,最近的研究提出了一種名為多標(biāo)簽分類的群智模型。針對(duì)用戶群體可信度未知的場景,本文提出了基于BCH碼的中心式多標(biāo)簽群智設(shè)計(jì):我們?yōu)槎鄻?biāo)簽群智設(shè)計(jì)了中心式的系統(tǒng)架構(gòu),并為每一個(gè)標(biāo)簽設(shè)計(jì)一個(gè)具有最大糾錯(cuò)能力的BCH碼字,同時(shí)根據(jù)該設(shè)計(jì)的BCH碼矩陣將用戶群體的反饋數(shù)據(jù)映射到一個(gè)估計(jì)碼字中,用以判定最后的近似標(biāo)簽。基于BCH碼的多標(biāo)簽群智系統(tǒng)架構(gòu)避免了用戶群體和群智系統(tǒng)具有統(tǒng)一認(rèn)知標(biāo)準(zhǔn)這一前提;群智平臺(tái)中心式的處理在實(shí)際分配任務(wù)時(shí)不受到實(shí)際想象力的限制;基于BCH碼的碼矩陣設(shè)計(jì)不依賴于特定用戶群體的可信度分布;對(duì)BCH碼的設(shè)計(jì)進(jìn)一步拉大標(biāo)簽之間的距離,提高了對(duì)用戶反饋信息的容錯(cuò)能力;BCH碼系統(tǒng)的生成方式同時(shí)也為碼矩陣的生成提供了更低的計(jì)算復(fù)雜度。為了描述群智的背景和研究現(xiàn)狀,本文首先簡要介紹了群智系統(tǒng)及其典型應(yīng)用場景。進(jìn)一步我們介紹了群智系統(tǒng)的相關(guān)模型,包括多標(biāo)簽群智模型、用戶群體模型和目前的最優(yōu)推導(dǎo)算法。此外,基于該背景,我們引出基于編碼理論的多標(biāo)簽群智模型,介紹其系統(tǒng)架構(gòu),并結(jié)合具體事例分析其動(dòng)機(jī)及合理性。然而基于編碼理論的多標(biāo)簽群智模型存在五個(gè)問題,其一為用戶群體與群智系統(tǒng)必須具有統(tǒng)一的認(rèn)知標(biāo)準(zhǔn);其二為構(gòu)造碼矩陣計(jì)算量大,需要較大計(jì)算復(fù)雜度;其三為離線生成碼矩陣時(shí)需要特定的用戶群體的可信度分布,故而生成的碼矩陣對(duì)于執(zhí)行任務(wù)的可信度未知的用戶群體不是最優(yōu)解;其四為在實(shí)際場景中實(shí)例化特征會(huì)很大程度上受到人類想象力的限制;其五為在線動(dòng)態(tài)分配子任務(wù)給用戶群體時(shí),用戶的專業(yè)背景及資質(zhì)和子任務(wù)之間不一定匹配。針對(duì)這些問題,我們提出了基于BCH碼的中心式多標(biāo)簽群智模型BCH-CMCL,將處理用戶群體反饋信息由分布式轉(zhuǎn)化為中心式,并以BCH碼設(shè)計(jì)碼矩陣,代替基于編碼理論的多標(biāo)簽群智模型中的碼矩陣構(gòu)造。多標(biāo)簽群智系統(tǒng)中心式的架構(gòu)和處理方式取消了“用戶群體與群智系統(tǒng)必須具有統(tǒng)一的認(rèn)知標(biāo)準(zhǔn)”這一前提,避免了實(shí)際分配任務(wù)時(shí)受到人類有限想象力的限制。由于BCH碼較大的漢明距離和系統(tǒng)的生成方式,BCH-CMCL不依賴于特定用戶群體的可信度分布,可實(shí)現(xiàn)更大的容錯(cuò)能力和更低的碼矩陣生成復(fù)雜度。具體來說,我們描述了BCH-CMCL的系統(tǒng)架構(gòu),從集合的角度,結(jié)合具體事例分析了該系統(tǒng)架構(gòu)的優(yōu)點(diǎn),介紹了BCH碼的構(gòu)造和特性,給出了基于BCH碼的碼矩陣設(shè)計(jì)以及相應(yīng)的算法實(shí)現(xiàn),并簡要總結(jié)了該碼矩陣設(shè)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)。我們更進(jìn)一步給出了BCH-CMCL的理論分析結(jié)果,其中包括,BCH-CMCL和基于編碼理論的多標(biāo)簽群智模型在容錯(cuò)能力、漢明距離、碼生成矩陣復(fù)雜度上的比較,以及BCH-CMCL平均錯(cuò)誤率的上界及其充分條件和必要條件。理論分析表明,BCH-CMCL相比于基于編碼理論的多標(biāo)簽群智模型,對(duì)可信度未知的用戶群體具有更大的漢明距離和容錯(cuò)能力,且在離線生成碼矩陣時(shí)具有更低計(jì)算復(fù)雜度;在用戶群體的質(zhì)量不算太低的情況下,BCH-CMCL可實(shí)現(xiàn)較高的準(zhǔn)確度。為了驗(yàn)證BCH-CMCL性能的理論分析,我們基于matlab搭建了仿真平臺(tái)并給出了一系列仿真結(jié)果,包括BCH-CMCL和基于編碼理論的多標(biāo)簽群智模型的漢明距離、容錯(cuò)能力的比較,BCH-CMCL的理論和實(shí)際性能特性,以及多數(shù)表決、基于編碼理論的多標(biāo)簽群智模型和BCH-CMCL的在準(zhǔn)確度上的性能比較。仿真結(jié)果和理論分析相吻合,表明BCH-CMCL可從用戶群體的反饋信息中更準(zhǔn)確的近似出正確答案。
【關(guān)鍵詞】：群智 多標(biāo)簽分類 BCH碼
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN911.2
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-13
• 第一章 緒論13-17
• 1.1 研究背景13
• 1.2 已有研究成果和現(xiàn)狀13-14
• 1.3 本文研究內(nèi)容14-15
• 1.4 本文主要工作研究及文章結(jié)構(gòu)安排15-17
• 第二章 群智系統(tǒng)概述17-35
• 2.1 引言17
• 2.2 群智系統(tǒng)架構(gòu)17-21
• 2.2.1 群智定義17
• 2.2.2 概念架構(gòu)17-19
• 2.2.3 群智典型應(yīng)用場景19-21
• 2.3 相關(guān)模型21-33
• 2.3.1 多標(biāo)簽群智模型21-23
• 2.3.2 用戶模型23-24
• 2.3.3 最優(yōu)推導(dǎo)算法24-27
• 2.3.4 基于編碼理論的多標(biāo)簽群智模型27-33
• 2.4 本章小結(jié)33-35
• 第三章 基于BCH碼的中心式多標(biāo)簽群智設(shè)計(jì)35-49
• 3.1 中心式多標(biāo)簽群智架構(gòu)35-40
• 3.1.1 基本架構(gòu)35-36
• 3.1.2 中心式多標(biāo)簽處理36-37
• 3.1.3 基于集合的模型分析37-40
• 3.1.4 中心式群智架構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)40
• 3.2 基于BCH碼的碼矩陣設(shè)計(jì)40-46
• 3.2.1 BCH碼概述40-41
• 3.2.2 BCH碼的構(gòu)造41-43
• 3.2.3 BCH碼性質(zhì)43-44
• 3.2.4 基于BCH碼的碼矩陣設(shè)計(jì)44-46
• 3.2.5 基于BCH碼的碼矩陣設(shè)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)46
• 3.3 本章小結(jié)46-49
• 第四章 BCH-CMCL的理論分析和仿真49-69
• 4.1 引言49
• 4.2 基于BCH碼的中心式多標(biāo)簽群智設(shè)計(jì)的理論分析49-56
• 4.2.1 準(zhǔn)確度性能分析49-53
• 4.2.2 與基于編碼理論的多標(biāo)簽群智模型的比較53-56
• 4.3 基于BCH碼的中心式多標(biāo)簽群智設(shè)計(jì)的仿真56-67
• 4.3.1 仿真內(nèi)容56
• 4.3.2 仿真平臺(tái)的搭建56-62
• 4.3.3 仿真結(jié)果62-67
• 4.4 本章小結(jié)67-69
• 全文總結(jié)69-75
• 4.5 全文工作總結(jié)69-72
• 4.6 研究展望72-75
• 致謝75-77
• 參考文獻(xiàn)77-81
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄81-83

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