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J-GLOBAL ID：201702270767362904   整理番号：17A1351459

再帰加重パワー平均の一例としての算術再帰平均【Powered by NICT】

The arithmetic recursive average as an instance of the recursive weighted power mean

著者 (3件)： Wagner Christian (Inst. for Computing & Cybersystems, Michigan Technological University, USA and LUCID, School of Computer Science, University of Nottingham, UK) ,  Havens Timothy C. (Dept. of Electrical and Computer Eng. and Computer Science, Michigan Technological University, Houghton, MI, USA) ,  Anderson Derek T. (Dept. of Electrical and Computer Eng., Mississippi State University, Mississippi State, MS, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： FUZZ-IEEE  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)

抄録/ポイント： 多重情報源の凝集は長い歴史を持ち,センサ融合から個々のアルゴリズムの出力と人間の知識の凝集した。はそのような凝集を達成するための一般的な方法は,ファジィ測度(FM)(すなわち正常,単調容量)に関して定義されるファジィ積分(FI)である。実際では,離散FI凝集体情報は離散的数重みづけ集約(郵便物仕分け)による源の寄与,重みは源の全体集合の部分集合の典型的な主観的「価値」をモデル化するFMにより捕捉した。FIとFMの組合せは非常に成功しているが,得られた集約演算子 例えば対称反映入力のための対称的に反映した出力を産生しない の挙動に関して,独立型FMの直感的解釈とFIと情報融合の一部として使用した場合にその実際の役割とインパクトの間の明白な差も検討事項は残っている。本論文では,これらの課題を明らかにし,FMに関して凝集におけるFIの代替として再帰的平均(RAV)演算子の新規ファミリーを紹介した算術再帰平均に特異的に焦点を当てた。RAVは上記の課題に対処するために設計されているが,源の種々の組合せに起因する凝集の細粒度解析を容易にする。RAVの数学的基礎を提供し,数値および区間値データのためのFIへの初期実験と比較を含んでいる。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： アルゴリズム ,  *集中化 ,  多重化 ,  対称性 ,  部分集合 ,  情報源 ,  凝集体 ,  モデリング ,  センサフュージョン ,  重みづけ
準シソーラス用語： 細粒度 ,  情報フュージョン ,  ファジィ積分 ,  *算数 ,  *加重 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  経営工学一般  (KA01010C) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 加重 ,  パワー平均 ,  算術 ,  平均