群智感知环境中基于GRU网络的用户位置预测模型

在感知区域内用户分布稀疏的情况下,提前预测用户的位置是群智感知系统提高任务完成率的关键。提出了一种基于门控循环单元的用户位置预测模型。首先,构建了群智感知系统模型,实现了基于位置的参与式感知应用。然后,将用户位置的数据集做归一化处理,并结合用户历史位置数据的多维度特征构建了门控循环单元结构。最后,利用车联网中实际轨迹数据集对模型进行训练,并采用Adam算法对基于门控循环单元的用户位置预测模型的性能参数进行了优化。仿真结果表明,相比于RNN模型和LSTM模型,所提模型的预测均方误差分别降低了22%和18%,且在处理序列数据方面具有可实施性强的优势。     

基于Tangle网络的群智感知用户可信激励方法

随着群智感知技术的广泛应用,用户参与度成为影响群智感知技术发展的关键问题,提出一种基于Tangle网络的群智感知用户可信激励方法.首先,基于Tangle网络构建群智感知网络模型,通过去中心化的Tangle网络来克服群智感知平台面临可信第三方参与的安全隐患,制定Tangle网络的可信度标准.然后,通过可信度来衡量用户权重...     

疫情防控下“Python程序设计”课程线上教学实践与思考

为保证“Python程序设计”课程教学质量,从适合学生线上学习,方便授课等角度衡量,决定在疫情期间,采用QQ群+学习通+腾讯课堂,进行线上教学。从课前准备,上课阶段,课后任务三个环节进行探索和实践,同时教学中挖掘思政元素,基本实现创建线上教学资源、直播课堂、线上辅导答疑、学生学习参与反馈和课堂考核评价等全部教学环节,效果良好,签到率达到98%,作业完成率98%,累计页面浏览量12万次,期末考试优秀率大大提高。     

基于物联网的猪肉食品安全信息采集平台

为了融合多种信息技术,追溯食品信息,建立食品溯源系统,本文提出了基于物联网的食品安全信息采集平台应用模型.该模型有利于实现对食品信息的获取,全程对食品质量进行监管.在保障食品质量,防范和处理问题食品方面给出了突破口和新思路.本文首先对食品信息采集平台系统进行概述,并对基于RFID的猪肉追踪溯源系统的框架结构、后台编程进行了构建设计,最后详细阐述了射频识别生成信息的功能和识别信息,并将信息显示在后台软件之中.     

一种面向任务需求的群智感知任务分配模型

针对群智感知平台中的任务分配问题,提出了一种任务需求特征提取算法和用户标签分类方法相结合的T REA U LCM任务分配模型.首先,通过任务需求特征提取算法提取感知任务的类别关键词;然后,通过多线性神经网络和多核学习对数据集进行训练得到分类器,通过分类器对用户的类型标签进行预测;最后,根据任务的类别关键词结合空间位置信息和用户参与度筛选有该任务类别标签且最大化满足任务需求的用户分发任务.仿真结果表明,T REA U LCM任务分配模型在任务匹配度和任务分配效率方面有较好的可行性.     

面向联邦学习激励优化的演化博弈模型

针对联邦学习中参与者虚报训练成本导致激励不匹配的现象,提出了面向联邦学习激励优化的演化博弈模型.首先在联邦学习系统中建立了联邦参与者-联邦组织者演化博弈模型,设计模型质量评估算法对参与者提交的模型进行质量评估,去除低质量模型的同时量化参与者训练成本.然后结合信誉度指标提出优化的激励分配方法,通过求解演化博弈的稳定策略得到不同初始状态下的最优收益策略.最后仿真实验表明参与者激励收益方面,与平均分配法和个体收益分享法相比诚实参与者的收益提升了70%和57.4%,虚报参与者收益降低了65%和69.5%,策略选择方面,所提模型能合理选择收益策略.