文献

J-GLOBAL ID：201602218369365170   整理番号：16A1096224

Dezert-Smarandache理論を用いた不確実データの効率的処理:事例研究【Powered by NICT】

Efficient Processing of Uncertain Data Using Dezert-Smarandache Theory: A Case Study

著者 (3件)： Jafari Hossein ,  Li Xiangfang ,  Qian Lijun
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： DASC/PiCom/DataCom/CyberSciTech  ページ： 715-722  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 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】

シソーラス用語： 快適性 ,  *不確実性 ,  意思決定 ,  センサ ,  *事例研究 ,  湿度 ,  逆理
準シソーラス用語： 状況認識 ,  ハイブリッドモデル ,  計算コスト ,  マルチセンサ ,  高濃度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 理論 ,  不確実 ,  研究