[发明专利]基于最大似然比的群智数据有效性验证方法

摘要

本发明提供了一种基于最大似然比的群智数据有效性验证方法，包括步骤：实验获取一个未经训练的普通人将某个观测分量判断错的先验概率；服务器对已经积累的所有数据按观测值归类；对同一测量值的所有数据，使用核密度估计计算概率密度函数，计算置信概率；服务器等待用户上传新的数据；测量者使用其移动终端进行多次测量，获得一组数据，连同测量者自己观察得到的观测分量一同上传给服务器；服务器将用户提供的数据与数据库相比较，使用一种基于最大似然比的群智数据有效性验证方法计算这组数据的似然可靠度；服务器决定是否接受这组数据，根据可靠性支付报酬，更新这个测量值的数据库，重新计算概率密度函数和置信概率。

主权项

一种基于最大似然比的群智数据有效性验证方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：实验获取先验概率p_lj，其中，p_lj表示对于某个观测分量j，一个未经训练的测量者将该观测分量j判断为l的概率；步骤2：服务器对已经积累的所有数据按观测值归类；对同一测量值j的所有数据，使用核密度估计计算概率密度函数，计算置信概率α_j；步骤3：服务器等待用户上传新的数据；步骤4：测量者i使用其移动终端进行多次测量，获得一组数据，这组数据连同测量者自己观察得到的观测分量一同上传给服务器；步骤5：服务器将用户提供的数据与数据库相比较，计算这组数据的似然可靠度；步骤6：服务器决定是否接受这组数据，根据可靠性支付报酬；如果服务器接受这组数据，返回步骤2，更新这个测量值j的数据库，重新使用步骤2中的方法计算概率密度函数和置信概率α_j。