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公开(公告)号:CN110097262B
公开(公告)日:2023-06-20
申请号:CN201910310310.6
申请日:2019-04-17
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种群智感知中对感知时长敏感的任务分配方法,该任务分配方法包括如下步骤:S1、服务器获取多个感知任务,每个感知任务有特定的感知区域和感知时间段以及感知时长;S2、用户注册感知APP并给予服务器查看通信记录的权限;S3、服务器根据用户的移动智能设备所具备的传感器来选出候选工人集合;S4、服务器基于其分配机制选择一组合适的工人并为其分配任务;S5、被选中的工人完成任务并上传感知结果后会获得报酬。本发明基于指数分布构建了效用函数,对工人完成具有一定感知时长的任务的能力进行估计,并据此进行任务分配。
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公开(公告)号:CN110110243A
公开(公告)日:2019-08-09
申请号:CN201910346731.4
申请日:2019-04-27
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/215 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G01S19/40 , G01S19/42 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于回声状态网络的历史轨迹目的地预测方法,包括以下步骤:S1、预测服务提供者对某一区域中行驶轨迹数据进行预处理;S2、构建基础回声状态网络模型;S3、利用训练数据集对基础回声状态网络模型进行训练,得到回声状态网络模型;S4、通过测试数据集对回声状态网络模型进行测试与优化,选出测试结果最优的参数表;S5、将最优的参数表作为到回声状态网络模型的参数,得到预测模型;S6、利用预测模型对实时轨迹数据进行预测,将预测结果返回轨迹数据提供者。本发明用于解决用户的轨迹预测问题,只要能够采集到足够的历史轨迹数据来进行模型的训练以及修正,得到符合运动特性的模型,就能大幅度提高预测的准确性。
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公开(公告)号:CN110097262A
公开(公告)日:2019-08-06
申请号:CN201910310310.6
申请日:2019-04-17
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种群智感知中对感知时长敏感的任务分配方法,该任务分配方法包括如下步骤:S1、服务器获取多个感知任务,每个感知任务有特定的感知区域和感知时间段以及感知时长;S2、用户注册感知APP并给予服务器查看通信记录的权限;S3、服务器根据用户的移动智能设备所具备的传感器来选出候选工人集合;S4、服务器基于其分配机制选择一组合适的工人并为其分配任务;S5、被选中的工人完成任务并上传感知结果后会获得报酬。本发明基于指数分布构建了效用函数,对工人完成具有一定感知时长的任务的能力进行估计,并据此进行任务分配。
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