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J-GLOBAL ID：201802265775814209   整理番号：18A0612134

拡張信念ルールに基づいたシステムのための一貫性分析に基づくルール活性化法【Powered by NICT】

A consistency analysis-based rule activation method for extended belief-rule-based systems

著者 (4件)： Yang Long-Hao (Decision Sciences Institute, Fuzhou University, Fuzhou 350116, PR China) ,  Wang Ying-Ming (Decision Sciences Institute, Fuzhou University, Fuzhou 350116, PR China) ,  Wang Ying-Ming (Key Laboratory of Spatial Data Mining & Information Sharing of Ministry of Education, Fuzhou University, Fuzhou 350116, PR China) ,  Fu Yang-Geng (School of Mathematics and Computer Science, Fuzhou University, Fuzhou, 350116, PR China)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 445-446  ページ： 50-65  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  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： 矛盾と不完全性の問題は,ルールベース意思決定支援システムに広く見出される。これらの問題はしばしばルールベース意思決定支援システムの精度と有用性に影響を与える。本研究では先端的なルールベース意思決定支援システム,すなわち拡張信念ルールベース(EBRB)システムに焦点を当て,上記の二つの問題を同時に克服する整合性解析ベースルール活性化(CABRA)法を提案した。しかし,二つの挑戦はEBRBシステムのための議論と対処しなければならない。最初に,活性化量を用いるよりもむしろ,適切な活性化規則は矛盾と不完全性の問題を良好に解析するために再定義しなければならない。第二に,適切な活性化ルールは,主観的情報に依存せずに選択しなければならない。一致ルールのセットから適切な活性化ルールを選択するように選択モデルとして提案CABRA法は,それらの活性化量を計算する前に適切な活性化ルールを定義するための活性化枠組みとして一致ルールの組を用いて,CCRモデルを利用する。CABRA法を埋め込むことによって,EBRBシステムは,不一致や不完全性の問題を克服することができる。三つの事例研究は,CABRA法の使用はEBRBシステムの精度とルール活性化速度,さらに他の既存の研究の結果との比較によって確認されたを改善するかを示した。EBRBシステムで行われた研究に加えて,CABRA法は他のルールベース意思決定支援システムのための利用できる一般的なルール活性化法として処理した。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： 事例研究 ,  意思決定支援システム ,  不整 ,  *ルールベース
準シソーラス用語： 選択モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 活性化フレームワーク ,  一貫性解析 ,  拡張された信念ルールベース ,  ルール活性化 ,  選択モデル

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 拡張 ,  信念 ,  ルール ,  分析 ,  活性化法