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J-GLOBAL ID：201502221316105439   整理番号：15A1074527

証拠推論ルールを用いたデータ駆動近似因果律推論モデル

A data-driven approximate causal inference model using the evidential reasoning rule

著者 (6件)： CHEN Yue (Dep. of Automation, Shanghai Jiao Tong Univ., CHN) ,  CHEN Yu-Wang (Manchester Business School, The Univ. of Manchester, Manchester M15 6PB, GBR) ,  XU Xiao-Bin (Inst. of System Sci. and Control Engineering, School of Automation, Hangzhou Dianzi Univ., Hangzhou, CHN) ,  PAN Chang-Chun (Dep. of Automation, Shanghai Jiao Tong Univ., CHN) ,  YANG Jian-Bo (Manchester Business School, The Univ. of Manchester, Manchester M15 6PB, GBR) ,  YANG Gen-Ke (Dep. of Automation, Shanghai Jiao Tong Univ., CHN)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 88  ページ： 264-272  発行年： 2015年11月 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では新しく提案した証拠推論(ER)ルールを用いたデータ駆動近似因果律推論モデルを開発する事を目的とした。ERルールは一般的接続的確率的推論過程を構成し,Dempsterのルール及びBayes推論を一般化する。先行属性とERアルゴリズム及び従来のIF-THENルールベースシステムに基づいた結果との間の複雑な非線形因果律関係をモデル化するために信頼ルールベース(BRB)方法論を開発し,本質的には,これはBayesネットワーク(BN)との方法論的一貫性を維持する。本論文において,筆者らは最初にERルールを導入し,それから,個々の支援の有界和及び独立証拠の複数断片からの集団的支援の直交和に関してその推論パターンを解析した。更に,筆者らはデータ-ベース近似因果律モデリング及び最適学習のカーネル機構を有した近似因果律推論モデルを提案した。探査的近似因果律推論モデルはBN,BRB及び関連技法の主な強度を継承し,複雑な決定及びリスク分析,システム同定,故障診断等に対して近似因果律推論を適用する境界を潜在的に拡張し得る。実用的パイプライン漏洩検知問題に関する数値研究は提案データ駆動近似因果律推論モデルの適用可能性及び能力を論証した。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *推論 ,  *Bayes推定 ,  データフロー制御 ,  近似法 ,  *因果律
準シソーラス用語： Bayesネットワーク ,  *Bayes推論 ,  データ駆動 ,  近似 ,  *証拠推論

分類 (2件)： 統計学  (AB08000H) ,  論理代数  (JB03000H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 証拠推論 ,  ルール ,  データ駆動 ,  近似 ,  因果律 ,  推論 ,  モデル