摘要：基于群智感知技术设计了一个交通违章举报系统,并对现有的数据选择机制进行了分析。针对这些机制在评价感知数据质量和用户可信程度方面存在的不足,提出一种新的基于信誉模型的数据选择方法,用户的信誉值可以根据其历史感知数据的质量动态计算得出,并将该方法应用于违章举报系统设计之中,有效地限制了恶意举报行为,提高了举报数据的质量和系统运行效率。根据实际性能测试,系统运行稳定可靠,是对现有交通监控系统的一个很好的补充。

摘要：伴随着越来越多的传感器被集成到移动终端,群智感知逐渐成为可能.群智感知的第一步是传感任务的分发,由于移动终端具有移动性,且拥有多样化的硬件设备与感知能力,因而群智感知任务分发不同于普通的传感任务分发.考虑到感知任务的位置固定且节点移动往往基于道路,因而将子道路和任务绑定在一起,设计出基于矢量任务地图的任务分发方法.子道路可以是完整道路中无分叉的一小段道路,也可以由某几个坐标点组成,满足不同覆盖范围的任务.节点接收到任务地图后,由位于相同道路并能够测量该道路上所要求传感任务的移动节点组成传感组,彼此协调完成任务测量.交替进行两种方法实现矢量任务地图的渐进式分发:(1)提高地图分辨率;(2)增加子道路上坐标点数目.通过坐标点精度按位增加的方法提高地图分辨率;通过零阈值Douglas-Peucker算法增加子道路上坐标点的数目.同时,设计新增点坐标信息压缩算法节约矢量任务地图的数据量,其利用新增点在前一低分辨率地图中位于已有点连线上、在当前分辨率地图中位于已有点连线外这一特点,推测新增点的坐标信息.在MATLAB中的模拟实验表明,当矢量任务地图分发给与任务数量相同的移动节点时,任务分发的成功率达到60%以上;当分发给任务数量两倍的移动节点时,任务分发的成功率达到85%以上.同时,采用渐进式分发方法比直接分发更节约数据量且道路坐标点数目的增加与分辨率增加相适应.最后与Zoom进行比较,本文设计的矢量任务地图在1024×1024分辨率下错测量接近0%,且数据量比Zoom降低30%.

摘要：群智感知系统中用户所提交的感知数据并不一定是可靠的.因此,设计合理的激励机制以保证用户高质量地完成群智感知任务是群智感知研究中所面临的最主要挑战.然而,大多数现有研究并未充分考虑系统无法吸引足够高质量用户参与的情形.针对这一问题,文章研究如何通过设置额外的奖励机制,激励完成任务质量较低的用户更好地参与任务,从而转换为高质量用户.所设计的用户类型转换方法首先根据用户的历史记录,将用户分为高质量用户和低质量用户两类.然后,通过随机试探的方式构建低质量用户完成质量提升与奖励金额之间的关系曲线.最后,以最大化任务的最低完成质量为优化目标,设计了一种总奖励金额受限情况下的最优任务及奖励分配机制,进而保证所有任务间完成质量的最大最小公平.仿真实验结果验证了所设计机制的有效性和可行性.

摘要：移动智能终端的快速普及,使社交网络平台与移动群智感知成为近年的研究热点。本文以社交网络平台为载体,将群智感知技术用于期刊的定制推广,并结合安徽出版集团网络实际设计推广模型,给出了模型的运行流程及系统实现框架,以提高期刊的推广效率,为期刊的定制推广提供了新的思路。

摘要：针对飞机大修生产小批量、个性化以及过程不确定等引发的问题,面向飞机大修生产过程感知与优化运行,提出数字孪生-群智感知驱动的飞机大修生产态势感知框架,设计了包含大修生产数字孪生子系统、大修生产群智感知子系统和大修生产业务子系统的飞机大修生产态势分析与优化运行系统,并以对飞机大修生产影响显著的应用问题进行了应用分析,为飞机大修个性化生产分析与优化提供了框架与方法。

摘要：为降低工人成本、提高工人效率,研究工人在线时间为弹性的群智感知场景。采用模糊机会约束规划方法对工人在线时间进行建模,根据延时与否引入延时成本与空闲成本;由于对应问题为组合优化问题,属于NP-hard问题范畴,结合鲸鱼优化算法设计两阶段任务分配算法进行求解。实验结果表明,与其它算法相比,所提算法具有更高的工人效率,较之于固定在线时间,弹性在线时间下工人效率更高,成本更低。

摘要：为解决多源数据的融合问题,保证融合数据的隐私安全,提出一种群智感知网络中基于隐私保护的数据融合方法。用户使用密钥签署其感知数据,通过差分隐私为数据添加噪声,云服务器采用BGN加密系统和Shamir秘密共享相结合的方式,将加密受干扰的数据进行融合发送给感知平台。安全与隐私分析结果表明,该方法能够抵抗来自云服务器和恶意用户的差分攻击,保证用户和云服务器的茫然性安全;性能评估表明,该方法能够高效计算、通信和存储开销。

摘要：目的:了解大学生对群智感知信息采集的态度和对隐私保护的要求,为群智感知医疗信息采集任务设计提供参考依据。方法:随机选取某高校253名大学生为调查对象,对适用于群智感知不同类别的医疗信息采集任务进行分类,并评估参与者在不同隐私保护措施下的参与度。结果:大学生对群智感知信息采集的认可度较高,但对不同类别的群智感知医疗信息采集,随调查涉及隐私程度的不同而有所区别。结论:针对不同类别的采集任务,需先对群智感知采集任务进行适用度评估,并设定不同的保护措施,从而使得通过群智感知手段进行医疗信息采集有效开展。

摘要：群智感知系统利用智能移动终端上的传感器,可以快速、便捷、低成本地收集到大量的数据.任务分配是群智感知中的关键技术,然而现有研究对用户的可靠性问题考虑不足,所设计出的分配机制难以满足实际系统的需求.针对该问题,文章假设用户所提交的数据可能是不可靠的,且同一个用户完成不同类型任务的可靠性也有差异.所设计的机制迭代进行,每次迭代以实现数据消费者的最大最小公平作为优化目标,贪心地选择一个任务与用户完成匹配,直到所有数据消费者的收益均无法提高为止.在每次任务完成后,所设计机制还会根据用户所提交的数据质量不断更新用户的分类可靠性.最后,通过仿真实验验证了所设计机制的有效性.

摘要：GPS等设备的普及使得基于大规模车辆数据的城市级道路状态评估成为可能,本文研究移动群智感知下的交通流速缺失数据恢复问题.首先,利用探测车收集车辆数据,设计了基于网格密度提取路网的方法;其次,针对GPS数据特点设计一种自适应的路段流速计算方法,得到交通流速矩阵;再次,对交通状况评估时存在的数据缺失情形进行分类,基于数据时空特征改进了压缩感知的稀疏基,有效地将交通流速缺失数据的预测问题建模成稀疏向量的恢复问题;最后,基于大规模真实出租车数据集对所提出算法性能进行全面验证.结果表明:在数据缺失程度大于50%时,本文所提出算法能够准确地恢复缺失数据,且性能优于其他同类算法.