本發(fā)明公開了一種基于強化學習的隱私保護移動群智感知方法,本發(fā)明基于激勵機制進行KL隱私保護的數(shù)據聚合;基于假設檢驗進行數(shù)據可靠性驗證;采用強化學習算法進行用戶信譽更新和聚合權重計算;本發(fā)明使用基于聲譽的激勵機制提供了一種KL隱私保護數(shù)據聚合;另一方面,本發(fā)明提供了基于假設檢驗的數(shù)據可靠性驗證和用戶信譽更新,這兩種方法共同減輕了篡改數(shù)據的影響;同時,采用一種強化學習算法來獲得最優(yōu)測試閾值;本發(fā)明提供的數(shù)據具有更好的聚合精度。
聲明:
“基于強化學習的隱私保護移動群智感知方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)