近年來(lái),群智感知成為計(jì)算領(lǐng)域的前沿研究問(wèn)題,群智感知通過(guò)參與者所攜帶的智能手機(jī)和智能手機(jī)所獨(dú)有的計(jì)算和感知能力進(jìn)行采集感知數(shù)據(jù)。應(yīng)用到周圍環(huán)境的監(jiān)控、道路路況的監(jiān)控和智能交通等相關(guān)領(lǐng)域。通過(guò)移動(dòng)用戶所攜帶的移動(dòng)設(shè)備,對(duì)范圍較大的感知任務(wù)的感知數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,相對(duì)于其他技術(shù)這樣可以達(dá)到高效率的完成感知任務(wù)。參與者完成感知任務(wù)的同時(shí),感知任務(wù)的下發(fā)和感知信息的上傳在群智感知網(wǎng)絡(luò)中是被廣泛的研究和關(guān)注,感知數(shù)據(jù)的分類能夠更加精準(zhǔn)的為數(shù)據(jù)需求者提供數(shù)據(jù)是尤為重要的,因?yàn)槟壳暗难芯恐懈兄獢?shù)據(jù)分類很少,不能更加精準(zhǔn)的為數(shù)據(jù)需求者提供相應(yīng)數(shù)據(jù),對(duì)感知數(shù)據(jù)的分類就需要研究人員進(jìn)一步研究。感知數(shù)據(jù)的分類問(wèn)題已經(jīng)被廣泛的研究與關(guān)注,本文提出了一種基于膠囊網(wǎng)絡(luò)的群智感知數(shù)據(jù)分類模型。首先,對(duì)群智感知國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀進(jìn)行分析,對(duì)群智感知面臨的問(wèn)題、主要特征以及數(shù)據(jù)分類等相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行詳細(xì)的介紹。對(duì)群智感知系統(tǒng)模型的群智感知平臺(tái)、移動(dòng)用戶、數(shù)據(jù)分類模型、感知任務(wù)、數(shù)據(jù)請(qǐng)求者以及群智感知任務(wù)的定義進(jìn)行詳細(xì)描述,為之后建立群智感知系統(tǒng)模型奠定理論基礎(chǔ),然后,群智感知平臺(tái)感知數(shù)據(jù)類型搭建膠囊網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),構(gòu)建了感知數(shù)據(jù)分類模型的... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱師范大學(xué)黑龍江省

【文章頁(yè)數(shù)】：49 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的研究?jī)?nèi)容和組織結(jié)構(gòu)
    1.4 本章小結(jié)
第2章 相關(guān)理論基礎(chǔ)
    2.1 群智感知網(wǎng)絡(luò)概述
    2.2 群智感知網(wǎng)絡(luò)的特征
    2.3 群智感知面臨的問(wèn)題
        2.3.1 保護(hù)用戶的個(gè)人隱私信息
        2.3.2 用戶的激勵(lì)機(jī)制設(shè)計(jì)
        2.3.3 數(shù)據(jù)感知質(zhì)量管理
    2.4 數(shù)據(jù)分類概述
        2.4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        2.4.2 數(shù)據(jù)特征選擇
    2.5 本章小結(jié)
第3章 群智感知系統(tǒng)模型
    3.1 問(wèn)題描述
    3.2 群智感知任務(wù)定義
    3.3 群智感知系統(tǒng)模型
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于膠囊網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類模型
    4.1 膠囊網(wǎng)絡(luò)
        4.1.1 膠囊網(wǎng)絡(luò)發(fā)展史
        4.1.2 膠囊網(wǎng)絡(luò)特征
    4.2 基于膠囊網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類模型
    4.3 訓(xùn)練過(guò)程
    4.4 膠囊網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)路由算法
    4.5 損失函數(shù)
    4.6 本章小結(jié)
第5章 仿真試驗(yàn)與結(jié)果分析
    5.1 試驗(yàn)環(huán)境
    5.2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)集說(shuō)明
    5.3 試驗(yàn)結(jié)果及分析
        5.3.1 模型參數(shù)分析
        5.3.2 模型優(yōu)化器分析
        5.3.3 模型準(zhǔn)確度與誤差分析
    5.4 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于膠囊網(wǎng)絡(luò)的群智感知數(shù)據(jù)分類模型[J]. 劉瑩,廖祎瑋,趙國(guó)生,王健,謝寶文.  傳感技術(shù)學(xué)報(bào). 2020(09)
[2]一種基于混合詞向量的膠囊網(wǎng)絡(luò)文本分類方法[J]. 王弘中,劉漳輝,郭昆.  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2020(01)
[3]基于膠囊網(wǎng)絡(luò)的跨領(lǐng)域情感分類方法[J]. 林悅,錢鐵云.  南京信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(03)



本文編號(hào)：3613900