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J-GLOBAL ID：201902218604631715   整理番号：19A2923211

Markov論理ネットワークに基づく不確定複雑事象処理【JST・京大機械翻訳】

Uncertain Complex Event Processing Based on Markov Logical Networks

著者 (4件)： Wang Yongheng (Research Center of Cyberspace Big Search Zhejiang Lab) ,  Wang Zengwang (Hunan University) ,  Liu Lijie (Xinjiang Military General Hospital) ,  Zhang Xiaozan (Hunan University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： DSC  ページ： 625-629  発行年： 2019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： 複雑なイベント処理の主なタスクは,元のイベントからの関心の高レベルイベントを同定することである。しかし,従来の複雑なイベント処理技術は決定論的イベントを解決することができるだけではなく,不確実なイベントについては何もできない。現実世界において,不確実性は避けることができない。例えば,イベント収集,不完全規則定義,およびいくつかのケースにおいてさえ,事故はある程度の信頼度を伴う。そして,著者らは最後の状況に注意を払うだけであり,それはソフトな証拠である。この状況のために,タイムリーな方法で信念を更新する必要がある。本研究では,Markov論理ネットワークに基づく不確実性複雑事象処理法を提案し,MC-SAT-PCと呼ばれるMarkovモンテカルロ法を採用した。これは,イベントの確率属性を推論に容易に結合できる。このプロセスにおいて,過剰な計算オーバーヘッドはない。活性同定の分野における著者らの実験は,この方法の実現可能性を実証した。Copyright 2020 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： モンテカルロ法 ,  *不確実性 ,  CASE ,  信頼度 ,  決定論 ,  度
準シソーラス用語： オーバヘッド , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 論理ネットワーク ,  確定 ,  事象