[发明专利]基于在线学习的移动群智感知最佳时空采样粒度确定方法在审
| 申请号： | 202211468081.9 | 申请日： | 2022-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN115988646A | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 王亮;苏珊;於志文;郭斌;王雅茹 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | H04W72/0446 | 分类号： | H04W72/0446;H04W72/0453;H04W72/53;H04B7/185 |
| 代理公司： | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人： | 刘涛 |
| 地址： | 71007*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于在线学习的移动群智感知最佳时空采样粒度确定方法，通过构建包含采样数据分布情况和采样成本的奖励函数，将采样结果转化成奖励，并且将奖励建模为广义线性模型，利用最佳臂感知未知区域数据分布的方法，多轮迭代完善模型，在最小化感知成本的基础上找到最优时空采样粒度。本发明解决了在无先验知识情况下的区域最佳采样时空粒度确认问题，便于以最能反映区域分布的采样策略高效地执行感知任务。面对未知的采样环境，采用多臂老虎机对探索和利用的权衡机制选择当前最佳采样策略，完善对实际奖励的估计。在多轮迭代中，找到奖励最多的采样策略，实现效益最佳的目标，即在最小成本下最能还原数据分布的采样策略。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 在线 学习 移动 感知 最佳 时空 采样 粒度 确定 方法 | ||
【主权项】：
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