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J-GLOBAL ID：201802289517381194   整理番号：18A0707828

Dempster-Shafer推論と推定理論の統合による逐次証拠蓄積【JST・京大機械翻訳】

Sequential evidence accumulation VIA integrating dempster-shafer reasoning and estimation theory

著者 (1件)： Farmer Michael E. (Dept. of Computer Science, Engineering and Physics, University of Michigan - Flint, Flint, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IntelliSys  ページ： 90-97  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： 複数のソースからの証拠を統合することは,広く採用されているBayesやDempster-Shafer(D-S)のような様々なアプローチによって大きく研究されてきた。時間にわたる単一センサからの証拠の統合は,インターネット(IoT)のインターネットにより,より一般的になっている。研究者は,時間にわたる証拠を統合するために,マルチソース統合に使用されるこれらの同じメカニズムをしばしば採用した。しかし,このアプローチには多くの問題があるが,時系列は順序依存性であり,動的環境による環境変化やセンサ測定における割当誤差により,顕著な証拠的な矛盾を引き起こす可能性がある。D-S理論のような方法は多源証拠蓄積に適しているが,逐次証拠蓄積の代替手法を提案した。著者らの方式は,Kalmanフィルタリングに基づく推定構造とDempster-Shafer理論の集合理論的性質を統合した。このアプローチは,人間の証拠蓄積をモデル化するために非常に類似したフィルタリング構造が提案されている人間の心理学における研究からだけでなく,伝統的な信号処理からも動機づけられている。この手法はスマートエアバッグ展開システム応用を用いて効果的であることを実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *フィルタリング ,  集合論 ,  インターネット ,  心理学 ,  センサ ,  信号処理 ,  Kalmanフィルタ ,  モデリング
準シソーラス用語： 環境変化 ,  動的環境 ,  モノのインターネット ,  *推定理論 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： Dempster-Shafer ,  推論 ,  推定理論 ,  統合 ,  逐次 ,  証拠 ,  蓄積