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J-GLOBAL ID：201802253408496224   整理番号：18A0512253

マルチソース情報システムの情報融合と数値特性化【Powered by NICT】

Information fusion and numerical characterization of a multi-source information system

著者 (4件)： Che Xiaoya (College of Mathematics and Information Science, Hebei Normal University, Shijiazhuang 050016, China) ,  Che Xiaoya (School of Control and Computer Engineering, North China Electric Power University, Beijing 102206, China) ,  Mi Jusheng (College of Mathematics and Information Science, Hebei Normal University, Shijiazhuang 050016, China) ,  Chen Degang (Department of Mathematics and Physics, North China Electric Power University, Beijing 102206, China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 145  ページ： 121-133  発行年： 2018年 
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： 多重粒度ラフ集合(MGRS)理論で与えられる,悲観的または楽観的多重粒度融合関数選言的および連言演算子多重二項関係を適用した異なる二元関係により誘導された多発性か粒構造を集約するために,マルチソース情報システムの既存の研究はあまりにも緩和または実際的問題を解くのにあまりにも制限的である。本論文では,マルチソース情報システム(MSIS)に於ける不確かなデータの情報融合および数値的キャラクタリゼーションに対処するための証拠理論,確率論と情報エントロピーを用いた。最初に,マルチソースラフ近似の新しい定義と対応する多重粒度ラフ近似,確率分布と基本確率割当,ラフ近似と証拠理論の間の関係を構築するために使用できるを提案した。二番目に,上記アイデアはマルチソース被覆情報システム(MCIS)に拡張した。最後に,同値関係または被覆に基づくShannonの融合アルゴリズム,試料,条件付確率と情報エントロピーに関して設定条件属性の重要度に関与する,意思決定の不確実性度を計算した。,本論文で定義された条件付き確率に基づいて,多重粒度可変精度ラフ集合を設計し,MGRSとの関係を考察した。また,説明に役立つ実例を示し,上記の結論の動作機構を詳述した。本研究では,複数の情報源から,粒状コンピューティングの経路を生成するための多事な不確実な情報を統合するための助けとなるであろう。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ラフ集合 ,  不確実性 ,  アルゴリズム ,  近似法 ,  意思決定 ,  確率分布 ,  *情報システム ,  確率論 ,  被覆 ,  多重化 ,  同値関係
準シソーラス用語： 条件付確率 ,  情報エントロピー ,  証拠理論 ,  *情報フュージョン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 不確実性測度 ,  被覆 ,  多重粒度ラフ集合 ,  証拠理論 ,  多重粒度可変精度ラフ集合 ,  情報融合

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチ ,  ソース ,  情報システム ,  情報融合 ,  数値 ,  特性化