文献

J-GLOBAL ID：201702270230902747   整理番号：17A1779707

対立解決のための高レベルデータ融合に向けて【Powered by NICT】

Toward high level data fusion for conflict resolution

著者 (2件)： Nakhaei Zeinab (Faculty of Electronic and Computer Engineering, Science and Research Branch of Islamic Azad University, Iran) ,  Ahmadi Ali (Faculty of Computer Engineering, K.N. Toosi University of Technology, Seyedkhandan, Shariatee St. Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICMLC  ページ： 91-97  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)

抄録/ポイント： 葛藤の解決はWebサイトのような種々のデータ源によって提供された単一の実体について異なると論争事実間の真の値を発見する問題である。以前の研究の全ては,二つの基本的なパラメータ,データの精度と源の信頼性推定に依存してきた。これらの方法は,低レベル融合に起因する線源への依存性に関する事前または仮定をデータの分布を知ることのようないくつかの課題を扱った。データ融合の低レベルでは,通常,データ生成プロセスの詳細に関与が,より高い抽象度におけるオブジェクト間の関係がより重要になる。本論文では,高レベルデータ融合で行い,真理値を推測するためのオブジェクト間の関係を用いた衝突解決のためのグラフィカルモデルに基づく高レベルコンフリクト解消(HLCR)のアプローチを提案した。紛争解決の問題のための良く知られたJDLモデルを特定した。評価結果は,信頼できる源の数が低い特に筆者らが提案したアプローチは,既存の競合解消技術より優れていることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 信頼性 ,  線源 ,  *データ融合
準シソーラス用語： 紛争解決 ,  信念ネットワーク ,  Webサイト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： 高レベル ,  データ融合