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J-GLOBAL ID：201802291344348205   整理番号：18A1346315

改良型DS組合せ法に基づく矛盾する情報融合【JST・京大機械翻訳】

Conflicting Information Fusion Based on an Improved DS Combination Method

著者 (4件)： Chen Jie (College of Information and Communication Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China) ,  Ye Fang (College of Information and Communication Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China) ,  Jiang Tao (College of Information and Communication Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China) ,  Tian Yuan (College of Information and Communication Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China)
資料名： Symmetry (Web)  (Symmetry (Web))
巻： 9  号： 11  ページ： 278  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7282A  ISSN： 2073-8994  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,矛盾する情報のための効果的で信頼できる融合法を提案した。単一センサシステムと比較して,マルチセンサ融合システムは,より良いシステム性能を得るためにマルチセンサ情報の冗長性と相補性を包括的に結合することができた。したがって,マルチセンサ融合システムは研究ホットスポットの1つになった。しかし,測定環境と限られたセンサ精度についての知識が不足しているため,マルチセンサシステムは必然的に不完全で不確実で矛盾のない情報を持つように見える。問題を解決するために,著者らは1つの強力な不確実性推論方法:Dempster-Shafer理論(DS理論)を導入した。説得力のある測定と不確実な情報の強制的な組合せにより,DS理論は意思決定,エキスパートシステム,ターゲット追跡,監視システムなどの様々な分野で広く適用されている。それにもかかわらず,DS理論は,証拠の部分が非常に相反しているとき,直感的な融合結果を生み出す。この問題に対処するために,本論文では矛盾する情報融合のための改良DS組合せ法を上げた。まず第一に,修正Minkowski距離関数と改良コミットメント距離関数を別々に用いて,潜在的に矛盾する証拠を修正した。手順は,信頼できない証拠源によって引き起こされる矛盾する状況を有効に解決し,証拠の部分間の一貫性を強化する。次に,証拠の2つの改訂された部分に基づいて,局所的に矛盾する分析に基づく相反する再配分戦略を提唱する。このアプローチは,複雑な正規化によって引き起こされる相反する状況を避けるために,2つの改訂された証拠を,詳細に結合して,それは,さらに,マルチセンサ融合システムの精度と収束速度を改善した。最後に,一貫した情報と矛盾する情報による2つの実験解析は,マルチセンサ融合システムのために提案したアルゴリズムの顕著な有効性と優先性を明らかにした。結果として,本論文はマルチセンサ融合システムのための一定値を有した。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  意思決定 ,  冗長性 ,  不確実性 ,  監視装置 ,  ホットスポット ,  *センサ ,  再分布 ,  正規化
準シソーラス用語： コミットメント ,  マルチセンサ ,  *矛盾 ,  説得 ,  センサシステム ,  マルチセンサフュージョン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： マルチセンサ融合 ,  不確実な情報 ,  Dempster-Shafer理論 ,  証拠の矛盾する断片

分類 (2件)： 計測機器一般  (AD02000X) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (35件)：

• Raol, J.R. Multi-source multi-sensor information fusion. Sadhana 2004, 29, 143-144.
• Li, T.; Corchado, J.M.; Sun, S. Clustering for filtering: Multi-object detection and estimation using multiple/massive sensors. Inf. Sci. 2017, 388, 172-190.
• Caballero-Aguila, R.; Hermosocarazo, A.; Linaresperez, J. New distributed fusion filtering algorithm based on covariances over sensor networks with random packet dropouts. Int. J. Syst. Sci. 2017, 48, 1805-1817.
• Chu, J.F.; Liu, X.W.; Gong, Z.W. Two Decision Making Models Based on Newly Defined Additively Consistent Intuitionistic Preference Relation. In Proceedings of the IEEE International Conference on Fuzzy Systems, Istanbul Turkey, Istanbul, Turkey, 2-5 August 2015.
• Deng, X.; Jiang, W. Fuzzy Risk Evaluation in Failure Mode and Effects Analysis Using a D Numbers Based Multi-Sensor Information Fusion Method. Sensors 2017, 17, 2086.

タイトルに関連する用語 (4件)： Ds ,  組合せ ,  矛盾 ,  情報融合