基于BCH碼的中心式多標(biāo)簽群智設(shè)計(jì).pdf

1、群智利用用戶(hù)群體的智慧和資源，在諸多執(zhí)行任務(wù)的場(chǎng)景中是一種有效的運(yùn)作模式。然而由于給予用戶(hù)的報(bào)酬很低，并且用戶(hù)的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域、程度高低因人而異，用戶(hù)群體提供的反饋信息通常是不可信的。為了提高群智系統(tǒng)中用戶(hù)反饋數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度，最近的研究提出了一種名為多標(biāo)簽分類(lèi)的群智模型。針對(duì)用戶(hù)群體可信度未知的場(chǎng)景，本文提出了基于BCH碼的中心式多標(biāo)簽群智設(shè)計(jì)：我們?yōu)槎鄻?biāo)簽群智設(shè)計(jì)了中心式的系統(tǒng)架構(gòu)，并為每一個(gè)標(biāo)簽設(shè)計(jì)一個(gè)具有最大糾錯(cuò)能力的BCH碼字，同時(shí)根據(jù)

2、該設(shè)計(jì)的BCH碼矩陣將用戶(hù)群體的反饋數(shù)據(jù)映射到一個(gè)估計(jì)碼字中，用以判定最后的近似標(biāo)簽?；贐CH碼的多標(biāo)簽群智系統(tǒng)架構(gòu)避免了用戶(hù)群體和群智系統(tǒng)具有統(tǒng)一認(rèn)知標(biāo)準(zhǔn)這一前提；群智平臺(tái)中心式的處理在實(shí)際分配任務(wù)時(shí)不受到實(shí)際想象力的限制；基于BCH碼的碼矩陣設(shè)計(jì)不依賴(lài)于特定用戶(hù)群體的可信度分布；對(duì)BCH碼的設(shè)計(jì)進(jìn)一步拉大標(biāo)簽之間的距離，提高了對(duì)用戶(hù)反饋信息的容錯(cuò)能力；BCH碼系統(tǒng)的生成方式同時(shí)也為碼矩陣的生成提供了更低的計(jì)算復(fù)雜度。
　　為

3、了描述群智的背景和研究現(xiàn)狀，本文首先簡(jiǎn)要介紹了群智系統(tǒng)及其典型應(yīng)用場(chǎng)景。進(jìn)一步我們介紹了群智系統(tǒng)的相關(guān)模型，包括多標(biāo)簽群智模型、用戶(hù)群體模型和目前的最優(yōu)推導(dǎo)算法。此外，基于該背景，我們引出基于編碼理論的多標(biāo)簽群智模型，介紹其系統(tǒng)架構(gòu)，并結(jié)合具體事例分析其動(dòng)機(jī)及合理性。
　　然而基于編碼理論的多標(biāo)簽群智模型存在五個(gè)問(wèn)題，其一為用戶(hù)群體與群智系統(tǒng)必須具有統(tǒng)一的認(rèn)知標(biāo)準(zhǔn)；其二為構(gòu)造碼矩陣計(jì)算量大，需要較大計(jì)算復(fù)雜度；其三為離線(xiàn)生成碼矩陣

4、時(shí)需要特定的用戶(hù)群體的可信度分布，故而生成的碼矩陣對(duì)于執(zhí)行任務(wù)的可信度未知的用戶(hù)群體不是最優(yōu)解；其四為在實(shí)際場(chǎng)景中實(shí)例化特征會(huì)很大程度上受到人類(lèi)想象力的限制；其五為在線(xiàn)動(dòng)態(tài)分配子任務(wù)給用戶(hù)群體時(shí)，用戶(hù)的專(zhuān)業(yè)背景及資質(zhì)和子任務(wù)之間不一定匹配。針對(duì)這些問(wèn)題，我們提出了基于BCH碼的中心式多標(biāo)簽群智模型BCH-CMCL，將處理用戶(hù)群體反饋信息由分布式轉(zhuǎn)化為中心式，并以BCH碼設(shè)計(jì)碼矩陣，代替基于編碼理論的多標(biāo)簽群智模型中的碼矩陣構(gòu)造。多標(biāo)簽群

5、智系統(tǒng)中心式的架構(gòu)和處理方式取消了“用戶(hù)群體與群智系統(tǒng)必須具有統(tǒng)一的認(rèn)知標(biāo)準(zhǔn)”這一前提，避免了實(shí)際分配任務(wù)時(shí)受到人類(lèi)有限想象力的限制。由于BCH碼較大的漢明距離和系統(tǒng)的生成方式，BCH-CMCL不依賴(lài)于特定用戶(hù)群體的可信度分布，可實(shí)現(xiàn)更大的容錯(cuò)能力和更低的碼矩陣生成復(fù)雜度。具體來(lái)說(shuō)，我們描述了BCH-CMCL的系統(tǒng)架構(gòu)，從集合的角度，結(jié)合具體事例分析了該系統(tǒng)架構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)，介紹了BCH碼的構(gòu)造和特性，給出了基于BCH碼的碼矩陣設(shè)計(jì)以及相應(yīng)的

6、算法實(shí)現(xiàn)，并簡(jiǎn)要總結(jié)了該碼矩陣設(shè)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)。
　　我們更進(jìn)一步給出了BCH-CMCL的理論分析結(jié)果，其中包括，BCH-CMCL和基于編碼理論的多標(biāo)簽群智模型在容錯(cuò)能力、漢明距離、碼生成矩陣復(fù)雜度上的比較，以及BCH-CMCL平均錯(cuò)誤率的上界及其充分條件和必要條件。理論分析表明，BCH-CMCL相比于基于編碼理論的多標(biāo)簽群智模型，對(duì)可信度未知的用戶(hù)群體具有更大的漢明距離和容錯(cuò)能力，且在離線(xiàn)生成碼矩陣時(shí)具有更低計(jì)算復(fù)雜度；在用戶(hù)群體的質(zhì)

7、量不算太低的情況下，BCH-CMCL可實(shí)現(xiàn)較高的準(zhǔn)確度。
　　為了驗(yàn)證BCH-CMCL性能的理論分析，我們基于matlab搭建了仿真平臺(tái)并給出了一系列仿真結(jié)果，包括BCH-CMCL和基于編碼理論的多標(biāo)簽群智模型的漢明距離、容錯(cuò)能力的比較，BCH-CMCL的理論和實(shí)際性能特性，以及多數(shù)表決、基于編碼理論的多標(biāo)簽群智模型和BCH-CMCL的在準(zhǔn)確度上的性能比較。仿真結(jié)果和理論分析相吻合，表明BCH-CMCL可從用戶(hù)群體的反饋信息中更準(zhǔn)