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全新群智感知计算於志文,郭斌,亮987025835
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章 绪论1.1 背景和意义1.2 发展历程1.3 群智感知的两种模式1.4 主要挑战和研究内容1.5 国内外研究现状1.5.1 感知任务分配与激励机制1.5.2 群智感知数据优选1.5.3 感知数据移交1.5.4 群智感知应用1.6 本书结构1.7 本章小结习题本章参考文献第2章 群智感知计算的基本概念与体系结构2.1 基本概念2.1.1 群智协作方式2.1.2 感知计算主体2.1.3 主要研究问题描述2.1.4 低成本数据采集2.2 群智感知任务模型. 用户模型..1 用户角色及特征..2 需求分析.. 多侧面用户属..4 复杂任务模型分析2.4 数据模型2.4.1 群智数据产生模式及特点2.4.2 群智数据感知方法2.4.3 群智数据优选与理解2.5 通用群智感知系统架构2.6 小结习题本章参考文献第3章 移动群智感知任务单引标优化分配3.1 面向即时任务的多任务工作者选择3.1.1 问题分析3.1.2 问题定义3.1.3 贪心解法NearsFirst3.1.4 遗传算法3.1.5 融合贪心策略的遗传算法(GGA-I)3.1.6 实验验3.2 面向容延任务的多任务工作者选择3.2.1 问题分析3.2.2 问题定义3.. 贪心算法MostFirst3.2.4 融合贪心算法的遗传算法(GGA-U)3.2.5 实验验3.3 基于移动社交网络的群智感知社群化任务分发3.3.1 问题定义3.3.2 基于移动行为相似度的社群动态划分3.3.3 移动群智感知社群化任务分发3.3.4 实验结果及分析3.4 本章小结习题本章参考文献第4章 移动群智感知任务多引标优化分配4.1 用户资源匮乏情况下的任务分配4.1.1 问题背景4.1.2 问题定义4.1.3 问题分析4.1.4 算法设计4.1.5 实验验4.2 用户资源充足情况下的任务分配4.2.1 问题背景……第5章 数据质量评估与优选第6章 移动群智感知高效数据移交第7章 移动群智感知位置隐私保护第8章 移动群智感知激励机制设计第9章 群智感知典型应用0章 移动群智感知操作系统Crowdos
於志文,博士,教授,博士生导师,杰青,“万人计划”科技创新领军人才,智能感知与计算重点实验室主任。
群体智能是2017年印发的“新一代人工智能发展规划”部署的重要研究领域,“新一代人工智能发展规划”提出了我国在群体智能基础理论和核心技术领域于2020年实现重要进展、2030年取得重大突破的战略目标。区别于传统的传感网感知方式,群智感知计算利用广泛且自然分布的持有智能设备的用户作为移动感知单元,通过群体的广泛参与、灵活移动、机会连接实现大规模、无处不在的感知过程,是目前物联网、人工智能等领域的学科前沿与研究热点。本书结合作者在自然科学重点项目“群智感知网络”及相关领域的丰富的科研实践,基于取得的一系列突破研究成果,按照“理论—方/技—平台—应用”的组织思路,遵循“创新、深入浅出、理论+实践”的原则,针对群智感知计算的基本概念、体系架构,以及任务优化分配、数据优选、质量评估、数据移交、计算平台和典型应用等挑战的研究问题进行系统阐述。书中阐述的系列原创研究成果已得到美国、英国、日本、法国、加拿大等几十个众多科研同行的认可和应用,为构建全生态的群智感知研究、实验验与领域应用提供多方面支撑。王怀民院士等专家评价该书的学术水平具有靠前靠前,并有很强的应用价值。
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