抄録/ポイント: 抄録/ポイント
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データは,不確実性や矛盾を含む場合に妥当と逆説的推論のDezert-Smarandache理論(DSmT)は優れた性能を示した。DSmTで開発した方法は,一般的には非常に計算的に高価な,直接高濃度を持つ複数データ源に適用することはできない。本論文では,事例研究を通して実用化におけるDSmTを使用することの実現可能性を調べた。より詳しくいえば,ここでは,スマート建築物における快適ゾーンを決定するために多重センサから受けた温度と湿度データを解析するためのクラス,低計算コストの数を減らしたDSmハイブリッドモデルを提案した。各センサからのデータは,不確実で不正確で相反するもできることを個々の証拠と考えられている。いくつかのタイプの組合せルールの全質量関数を計算するために適用した。信念,妥当性と賭け確率を推定した。監視環境の快適性レベルを決定するための意思決定のための指標として用いた。シミュレーションと実データ実験は,提案した方法がDSmTは実用的状況認識応用のための可能にするであろうことを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】