2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、參與式感知系統(tǒng)要求用戶參與到數(shù)據(jù)收集的過程中來,這無疑會消耗用戶的時間、精力和金錢,無論用戶是否因其上傳的數(shù)據(jù)獲得益處,用戶的參與行為本身都需要合理的反饋和鼓勵,否則用戶很有可能喪失動力。以往的事實證明,合理的激勵機(jī)制能夠有效地提高用戶的能動性,增加主觀因素的影響提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量,這對參與式感知的發(fā)展有重要意義。該文基于參與式感知系統(tǒng)的架構(gòu),以分析用戶手機(jī)的各種傳感器數(shù)據(jù)為主要數(shù)據(jù)獲取方式。改進(jìn)一種綜合考慮數(shù)據(jù)數(shù)量、數(shù)據(jù)分布和預(yù)算約束的逆

2、向拍賣激勵機(jī)制。
  首先,針對大部分參與式感知系統(tǒng)激勵機(jī)制可持續(xù)問題,提出了參與式感知激勵機(jī)制多目標(biāo)可持續(xù)性優(yōu)化模型。該模型以最大化樣本數(shù)量和最大化感知區(qū)域覆蓋率為優(yōu)化目標(biāo),以任務(wù)提供者的有限預(yù)算為約束,縮短任務(wù)周期和計算時間為前提。并結(jié)合動態(tài)逆向拍賣理論達(dá)到系統(tǒng)可持續(xù)性。
  其次,針對提高參考位置信息的樣本數(shù)據(jù)質(zhì)量問題,分析了不同的尋優(yōu)算法,提出了基于參與式感知預(yù)算約束型的提高覆蓋率算法,該算法結(jié)合時間復(fù)雜度小的動態(tài)規(guī)

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