【摘 要】
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针对感知任务参与者数量不足和提供数据质量不高的问题,该文提出一种面向任务代价差异的移动群智感知激励模型。首先,利用模糊推理方法分析数据量、环境条件及设备消耗对任务
【机 构】
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哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61403109,61202458);高等学校博士学科点专项科研基金(20112303120007);黑龙江省自然科学基金(F2017021);黑龙江省教育厅科研基金(12541169);哈尔滨市科技创新人才研究专项资金(2016RAQXJ036)~~
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针对感知任务参与者数量不足和提供数据质量不高的问题,该文提出一种面向任务代价差异的移动群智感知激励模型。首先,利用模糊推理方法分析数据量、环境条件及设备消耗对任务代价的影响,将感知任务按照代价差异划分为不同等级,同时为请求者制定预算并给予参与者合适的报酬。其次,通过信誉度评估和参与者优选将感知任务分配给更合适的参与者完成感知任务并上传感知数据。最后,对参与者上传感知数据评估,更新参与者信誉度,并根据参与者完成感知任务的代价等级支付相应报酬。基于真实数据集的仿真实验结果表明,该模型能够利用各个模块间的相互影
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