犯罪データ解析における構文データ融合を越えて【Powered by NICT】

Valdir A. P.; Saran Jordan F.; Ladeira Lucas Z.; Martins Joao H.; Pagotti Vagner; Souza Allan M.; Villas Leandro A.; Botega Leonardo C.

文献

J-GLOBAL ID：201702261985829123 整理番号：17A1267308

犯罪データ解析における構文データ融合を越えて【Powered by NICT】

Beyond syntactic data fusion in the context of criminal data analysis

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著者 (8件)： , , , , , , ,
資料名：
巻： 2017 号： CISTI ページ： 1-6 発行年： 2017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)

状況認識(SAW)は,個々のまたはチームは約状況を保持していることを意識レベルを意味する。リスク管理の領域では,SAW破壊は人間オペレータを誘導する意思決定プロセスの誤りを作成し,生命,財産や環境リスクにできる。データ融合プロセスは,リスク評価システムの演算子のSAWを改善する機会を提示した。しかし,動的シナリオを不確実性,データは,ヒト知能(HUMINT)に由来する場合にさらされている。データと情報融合技術における各技術分野の状態は,情報間の相乗作用を決定するための構文的および/または実用的機構に限定されたアプローチを示し,融合の結果に負に影響する。本論文では,このような限界を実証するために提案し,表現と情報推論の意味論的モデルの使用へのアプローチを提示し,事例研究としてのリスク管理の領域を用いて,ブラジルからの犯罪データとした。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

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人工知能 , システム・制御理論一般

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