[发明专利]基于最大似然比的群智数据有效性验证方法

权利要求书

1.一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。

2.根据权利要求1所述的基于最大似然比的群智数据有效性验证方法，其特征在于，所述步骤1包括如下步骤：

步骤1.1：对于基于Wi-Fi信号强度的室内定位的训练过程中，测量者需要确定自已所处室内的位置，产生观测误差；测量者的观测误差被抽象为其处于房间中一点时对于房间最近的两个墙壁的距离的估计误差；

步骤1.2：通过预先的一次实验确定先验概率p_lj并将先验概率p_lj应用于所有室内定位的活动中；具体为，令多个测量者在一个没有距离参照物的房间里某些固定点j判断自己的位置l，收集该多个测量者的判断结果分布情况即作为p_lj；

步骤1.3：对于不能通过预先的一次实验确定的p_lj，取克罗内克函数：

plj=δlj=0if l≠j1if l=j]]>

其中，δ_lj表示克罗内克函数。