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群智感知激励机制与高质量数据收集研究

摘要第4-8页
ABSTRACT第8-12页
第一章 绪论第19-37页
    1.1 引言第19-20页
    1.2 研究背景第20-22页
    1.3 群智感知网络第22-27页
        1.3.1 群智感知典型应用第24-25页
        1.3.2 群智感知主要研究内容第25-27页
    1.4 激励机制与数据收集策略考虑因素第27-30页
        1.4.1 感知平台方面因素第27-29页
        1.4.2 参与者方面因素第29-30页
    1.5 论文主要工作与贡献第30-33页
    1.6 论文结构第33-37页
第二章 群智感知激励机制与高质量数据收集研究分析第37-53页
    2.1 引言第37-39页
    2.2 理论框架第39-47页
        2.2.1 不同优化目标第40-42页
        2.2.2 不同激励协商过程第42-43页
        2.2.3 不同的数据质量衡量方式第43-46页
        2.2.4 不同的数据质量验证顺序第46-47页
    2.3 应用和系统实现第47-50页
        2.3.1 应用介绍第48-49页
        2.3.2 应用比较第49-50页
    2.4 未来趋势展望第50-52页
    2.5 本章小结第52-53页
第三章 基于多任务的离线激励机制第53-77页
    3.1 引言第53-56页
    3.2 多任务离线激励模型第56-57页
    3.3 信誉度定义和更新第57-58页
        3.3.1 参与者意愿的定义第57-58页
        3.3.2 信誉度反馈和更新第58页
    3.4 信息质量满意度指数和任务困难度指数第58-64页
        3.4.1 信息质量满意度指数第59-61页
        3.4.2 任务困难度指数第61-64页
    3.5 优化问题和解决方案第64-65页
    3.6 实验与结果分析第65-74页
        3.6.1 实验设计第66-71页
        3.6.2 实验结果第71-74页
    3.7 系统实现讨论第74-75页
    3.8 本章小结第75-77页
第四章 保障收集数据质量的在线激励机制第77-97页
    4.1 引言第77-80页
    4.2 在线激励模型第80-81页
    4.3 优化问题第81-85页
    4.4 回报和额外奖励的动态分配第85-91页
        4.4.1 激励机制介绍第85-86页
        4.4.2 激励机制算法第86-91页
    4.5 实验与结果分析第91-95页
        4.5.1 实验设计第91-93页
        4.5.2 实验结果第93-95页
    4.6 本章小结第95-97页
第五章 感知数据预测与收集第97-109页
    5.1 引言第97-99页
    5.2 感知数据预测模型第99页
    5.3 感知数据预测方法第99-104页
    5.4 实验与结果分析第104-106页
        5.4.1 实验设计第104-105页
        5.4.2 实验结果第105-106页
    5.5 本章小结第106-109页
第六章 可信参与者选择策略第109-121页
    6.1 引言第109-111页
    6.2 可信参与者选择模型第111-112页
    6.3 参与者信誉度的定义和更新第112-114页
        6.3.1 信誉度定义第112页
        6.3.2 参与者意愿的定义和更新第112-113页
        6.3.3 信誉度的反馈和更新第113-114页
        6.3.4 信誉度更新第114页
    6.4 可信参与者选择问题和解决方案第114-117页
    6.5 实验与结果分析第117-120页
        6.5.1 实验设计第117-118页
        6.5.2 实验结果第118-120页
    6.6 本章小结第120-121页
第七章 总结和展望第121-127页
附录1 缩略语表第127-129页
参考文献第129-139页
致谢第139-141页
攻读学位期间发表的学术论文目录第141-143页
附录2 个人简历、获得的奖励及参加的项目第143页

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