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公开(公告)号：CN111507757A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010274408.3
申请日：2020-04-09
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种提高偏远地区任务完成率的群智感知激励方法，包括：在群智感知平台发布任务后，参与者根据所处的具体位置以及到任务的距离及距离阈值去选择任务，并将选择的任务归于任务集合中；参与者获取自己的内部参考价，并根据群智感知平台提供的平台参考价调整所述内部参考价，并向所述群智感知平台报价；所述群智感知平台根据所述报价计算得到参与者完成任务后给群智感知平台带来的平台福利，根据所述平台福利选择获胜者。本发明考虑了非理性因素对参与者的激励作用，建立了能够影响用户行为决策的平台环境，向参与者提供了距离阈值和平台参考价作为参考点，有指向性地引导参与者决策。
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公开(公告)号：CN109816275A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910157483.9
申请日：2019-03-01
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于风险偏好社会网络系统的激励方法，模型算法如下：所述模型中的节点与邻居节点进行随机交互，若交互成功，交互的双方同时给出自己的策略，所述策略选择为合作或不合作，策略是合作的节点为合作节点，策略是不合作为不合作节点，不能参与交互的节点为孤立节点；每个节点会计算出交互所得的真实函数值和新的信誉，每个节点会有自己初始风险因子，风险偏好节点、风险规避节点、风险中性节点会分别根据各自的真实函数值和风险因子计算各自的总函数值；邻居节点根据节点的信誉值变化情况，动态地调整与节点的连接强度；节点会综合考虑自己的真实函数值情况和邻居节点的真实函数值情况，来动态地改变自己的风险偏好，进行迭代计算。
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公开(公告)号：CN114760585B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202210403441.0
申请日：2022-04-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 本公开实施例中提供了一种车辆群智感知激励方法、系统及设备，属于计算技术领域，具体包括：群智感知平台发布任务集合；根据参与者提交的单位任务成本和参与者属性计算任务成本；平台根据参与者选择函数对参与者和对应的感知任务进行选择，每次选择参与者选择函数值最大的参与者和对应的感知任务，直到所有任务都被选择或者预算用完；当参与者完成平台分配的感知任务时，将感知数据提交给平台；平台根据任务成本和概率高估系数计算参与者报酬；根据参与者的累计收入给参与者结算额外奖励，在参与者的累计收入达到收入参照点系数时，给参与者结算额外奖励。通过本公开的方案，提高了参与者的总效用和激励效果。
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公开(公告)号：CN117852827A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410037534.5
申请日：2024-01-10
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06F18/213 , G06N20/20 , G06F18/24
Abstract: 本发明提供了一种基于长短期预测的群智感知资源分配方法及相关设备，包括：对参与者进行预测分类，得到长短期参与者；根据短期参与者完成任务时资源变化量的绝对值与感知变化量的相对值之间的关系，设置前景因子和表现因子；将表现因子与短期参与者收集数据时的资源消耗量、资源补充量进行结合，得到短期参与者评估因子；根据评估因子和前景因子确定短期参与者的最优参与时长；根据长期参与者对任务资源的需求程度确定群智感知平台的最优资源分配目标，并对最优资源分配目标进行求解，得到群智感知平台的资源分配策略，进而得到资源分配结果；在资源有限、参与者数量有限的情况下，提高了群智感知任务覆盖率的同时提高了群智感知服务的质量。
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公开(公告)号：CN115633381A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211497603.8
申请日：2022-11-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本申请适用于流量卸载技术领域，提供了一种流量卸载中用户设备通信半径的控制方法，包括：向基站覆盖范围内的用户设备发布第轮卸载任务；确定用户设备完成卸载任务的预期成功参数值，降低卸载任务的成功参数值；确定用户设备完成卸载任务的决策参照指标值；确定用户设备对卸载任务进行决策的累计评估值；按照决策参照指标值最大化原则，计算用户设备实际在完成卸载任务时的通信半径，控制用户设备以该通信半径完成卸载任务。本申请能扩大用户设备的通信半径。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114742531A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210404981.0
申请日：2022-04-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于确定效应的感知用户长期参与率提高方法及系统，属于计算技术领域，具体包括：将全部待完成任务分为长时任务和短时任务；根据确定效应设计报酬方案；平台依据任务选择算法选择出获胜者，并将任务与参与者进行匹配；选择短时任务的参与者更新其风险系数；在每一轮任务完成后判断参与者得累积参与任务时长是否达到了累计参与时间阈值；在每一轮结束后更新每一个参与者的损失值大小、新进入参与者的额外奖金额大小、所有参与者的损失系数和所有参与者的累积参与时间；计算每个参与者的退出收益存量，并根据退出收益存量计算每个参与者的继续参与概率。通过本公开的方案，提高了激励效果、平台效用和长期参与率。
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公开(公告)号：CN109009102B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201810909558.X
申请日：2018-08-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于脑电图深度学习的辅助诊断方法及系统，用以解决癫痫疾病诊断准确度不高的问题，包括：S10：获取采集的脑电图样本数据，将脑电图样本数据整合至预设规范化模型中，得到规范化脑电图整型数据；S20：根据预设词嵌入模型，将规范化脑电图整型数据转换为词嵌入向量；S30：根据预设深度学习模型对词嵌入向量进行特征提取，并对提取后的特征进行时间标记以及识别诊断；S40：根据时间标记以及识别诊断，输出疾病发作概率，并对疾病发作概率超过预设概率的脑电图样本数据进行区分。本发明通过训练模型对病人的脑电图进行自动诊断，自动识别并标记脑电图中癫痫发作的时间区域，同时给出患病概率，减少临床医生的工作效率，提高诊断效率。
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公开(公告)号：CN111260417A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010093104.7
申请日：2020-02-14
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于损失厌恶和锚定效应的群智感知系统激励方法、设备及存储介质，通过引入损失厌恶理论，利用求助者节点的损失厌恶设置补偿，弥补参与者感知成本时带来的损失，并且吸引求助者在失败后继续寻找新任务，减少求助者的退出，从而提高平台的合作率；其次，引入锚定效应，通过设置参照点，激励闲置节点成为帮助节点，帮助求助者节点完成那些已经执行过而没有执行完的任务，提高任务完成率。
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公开(公告)号：CN109636484A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811595431.1
申请日：2018-12-25
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q30/02
CPC classification number: G06Q30/0208
Abstract: 本发明公开了一种基于行为经济学偏好理论的群智感知系统的激励方法，主要包括：将群智感知系统的工作流程抽象为6个步骤：1)平台发布任务；2)用户选择任务；3)决定参与计划；4)平台选择参与用户；5)用户报告感知数据；6)报酬支付；针对平台端，将行为经济学中的情境效应引入任务发布机制，建立群智感知中任务对用户吸引程度的函数，进而提高用户的积极性；针对用户端，通过设计新的报酬支付机制，修正基于传统经济学的效用函数，提高用户的效用；根据行为经济学中关于情景效应以及公平偏好的理论和实验，对新的模型进行参数调试，本发明在一定程度上降低了平台成本，提升了平台端与用户端的收益，从而进一步提高了社会效益。
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公开(公告)号：CN109274598A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811160324.6
申请日：2018-09-30
Applicant: 中南大学
IPC: H04L12/801 , H04L12/803 , G06Q30/02
Abstract: 本申请提出了一种物联网中基于行为经济学的节点参与数据卸载的激励方法，涉及网络通信技术领域，将物联网数据卸载领域和行为经济学领域相结合。该方法包括如下过程：接入点设备结合卸载单价和个人偏好选择参与数据卸载顺序；其次，结合行为经济学中的锚定效应，选取一个报酬值(参照因子)作为参照点，给定接入点设备参与卸载总报酬的判定标准；然后，根据参照点确定满减因子的值；接着，结合行为经济学中的损失厌恶，给定接入点设备时间压，并计算出相应的后悔值和后悔效用，激励接入点设备在规定时间内参与数据卸载；本发明给定接入点设备参照系，从而改变接入点设备对初始报酬值的判断；本发明结合满减因子以最大化接入点设备的额外收益。
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