【摘 要】
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针对群智感知网络中参与者群体大，且获取和提交任务几乎不受限制，使得群智感知网络存在数据冗余度高和数据质量不能得到保证的问题，提出了针对参与者提交数据质量和可信度的信誉
【机 构】
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安徽师范大学数学计算机科学学院,网络与信息安全安徽省重点实验室（安徽师范大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61402014)~~
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针对群智感知网络中参与者群体大，且获取和提交任务几乎不受限制，使得群智感知网络存在数据冗余度高和数据质量不能得到保证的问题，提出了针对参与者提交数据质量和可信度的信誉评估方案——参与者信誉评估方案（PREs）。从参与者提交数据的响应时间、距离、历史信誉度、数据相关性和数据质量五个方面对参与者信誉进行评估，将这五个参数数值化，并利用逻辑回归模型建立回归方程，得出参与者本次提交数据后的信誉度。PRES得出的参与者信誉度在[0．0，1．0]范围内，且集中分布于[0．0，0．2]和[0．8，1．O]区间，使得群智
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