参与式感知系统中基于任务众包的群组构造方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第12-15页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 问题的提出 | 第13-14页 |
| 1.1.3 研究目的和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 主要研究内容和组织结构 | 第15-18页 |
| 1.2.1 主要研究内容 | 第15页 |
| 1.2.2 组织结构 | 第15-18页 |
| 第2章 相关理论与技术 | 第18-30页 |
| 2.1 参与式感知概述 | 第18-21页 |
| 2.1.1 参与式感知的定义及特性 | 第18-19页 |
| 2.1.2 参与式感知的应用分析 | 第19-21页 |
| 2.2 众包理论相关内容 | 第21-24页 |
| 2.2.1 众包定义 | 第21-22页 |
| 2.2.2 参与式感知众包定义 | 第22页 |
| 2.2.3 参与式感知众包应用分析 | 第22-24页 |
| 2.3 众包中的激励与动机 | 第24-25页 |
| 2.3.1 大众参与众包的动机 | 第24-25页 |
| 2.3.2 反向拍卖 | 第25页 |
| 2.4 群组构造算法分析 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-30页 |
| 第3章 任务众包应用分析及模型研究 | 第30-38页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 任务众包分析 | 第30-32页 |
| 3.2.1 任务众包定义 | 第30-31页 |
| 3.2.2 任务分解问题的形式化分析 | 第31-32页 |
| 3.3 参与式感知任务众包模型分析 | 第32-33页 |
| 3.3.1 PSTCM的信息框架 | 第32页 |
| 3.3.2 PSTCM模型的形式化定义 | 第32-33页 |
| 3.3.3 PSTCM模型定义 | 第33页 |
| 3.4 数据的标准化与归一化 | 第33-36页 |
| 3.4.1 数据样本矩阵 | 第34页 |
| 3.4.2 数据标准化与归一化定义 | 第34-35页 |
| 3.4.3 数据标准化方法 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 蚁群聚类算法分析与研究 | 第38-52页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 聚类算法分析与研究 | 第38-40页 |
| 4.2.1 聚类分析的定义 | 第38页 |
| 4.2.2 聚类算法分类 | 第38-40页 |
| 4.3 蚁群聚类算法分析 | 第40-42页 |
| 4.3.1 蚁群聚类算法原理 | 第40-41页 |
| 4.3.2 蚁群聚类算法基本流程 | 第41-42页 |
| 4.4 蚁群聚类算法参数选择实验研究 | 第42-46页 |
| 4.4.1 实验数据 | 第43-44页 |
| 4.4.2 蚁群聚类算法基本参数实验研究 | 第44-46页 |
| 4.5 蚁群聚类算法的分组结果研究 | 第46-50页 |
| 4.5.1 聚类相似性分析 | 第46-47页 |
| 4.5.2 数据差异扩大化算法研究 | 第47-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 基于任务众包的群组构造方法研究 | 第52-64页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 基于负相关因素正化调整的群组构造算法 | 第52-54页 |
| 5.2.1 基于负相关因素正化调整算法描述 | 第52-53页 |
| 5.2.2 算法流程 | 第53-54页 |
| 5.3 基于最优解选取的群组构造算法 | 第54-56页 |
| 5.3.1 基于最优解选取的群组构造算法描述 | 第54-55页 |
| 5.3.2 算法流程 | 第55-56页 |
| 5.4 基于动态规划的最优解选取算法 | 第56-59页 |
| 5.4.1 动态规划基本概念及适用条件 | 第56页 |
| 5.4.2 基于动态规划的最优解选取算法 | 第56-59页 |
| 5.5 基于贪心思想的最优解选取算法 | 第59-60页 |
| 5.5.1 贪心思想及基本要素 | 第59页 |
| 5.5.2 基于贪心思想的最优解选取算法 | 第59-60页 |
| 5.6 最优解选取算法实验分析 | 第60-62页 |
| 5.6.1 实验数据与方法 | 第60-61页 |
| 5.6.2 实验结果与分析 | 第61-62页 |
| 5.7 本章小结 | 第62-64页 |
| 第6章 实验分析 | 第64-76页 |
| 6.1 实验环境与数据来源 | 第64-65页 |
| 6.1.1 实验环境 | 第64页 |
| 6.1.2 数据来源 | 第64-65页 |
| 6.2 实验方法 | 第65-67页 |
| 6.3 实验结果分析 | 第67-74页 |
| 6.3.1 群组构造结果 | 第67-69页 |
| 6.3.2 正相关因素结果分析 | 第69-72页 |
| 6.3.3 负相关因素结果分析 | 第72-73页 |
| 6.3.4 算法综合比较 | 第73-74页 |
| 6.4 本章小结 | 第74-76页 |
| 第7章 结论与展望 | 第76-80页 |
| 7.1 论文总结 | 第76-78页 |
| 7.2 工作展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 攻读学位期间发表的论文及参与项目 | 第88页 |
