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J-GLOBAL ID：201902236592976572   整理番号：19A0517548

アプリコに:優先順位高リスクコンテナ検査のための適応アプローチ【JST・京大機械翻訳】

APRICOIN: An Adaptive Approach for Prioritizing High-Risk Containers Inspections

著者 (6件)： Samiri Mohamed Yassine (Universite ́ Cadi Ayyad, Marrakesh, Morocco) ,  Najib Mehdi (Private University of Marrakesh, Marrakesh, Morocco) ,  Elfazziki Abdelaziz (Universite ́ Cadi Ayyad, Marrakesh, Morocco) ,  Abourraja Mohamed Nezar (Universite ́ Cadi Ayyad, Marrakesh, Morocco) ,  Boudebous Dalila (University of Normandy of Le Havre, Le Havre, France) ,  Bouain Abdelhadi (Universite ́ Cadi Ayyad, Marrakesh, Morocco)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 18238-18249  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： コンテナのリスク評価は,コンテナに関する不完全またはあいまいな情報のために,しばしば困難な作業である。さらに,評価プロセスは,新興のリスク因子に対処するために,進行中の基礎に適合する必要がある。さらに,高リスク容器検査は,一般的に低い検査能力によって妨げられる。それは主要な問題をもたらす。それは,疑われるコンテナの数が検査能力を超えるかどうかによって,コンテナ検査を優先順位づけることができる。コンテナ検査の優先順位付けが答える可能性がある。本論文では,コンテナ検査(APRICOIN)を適応的に優先順位付けするための新しいアプローチを提案した。最初に,強化コンテナ記述を提案することによって不完全情報の問題を軽減するためにコンテナ情報フローを強化した。第2に,著者らは,頻繁なパターンマイニングとファジィ論理システムを結合して,コンテナのリスクスコアを評価するために,APRICOINアルゴリズムを導入した。コンテナリスクを評価するための重要な基準を検索するために,頻繁なパターン成長アルゴリズムを提案した。これは,カスタムによるコンテナ検査の歴史的データセットの中で頻繁な基準集合をマイニングすることを通して行われる。マイニングされた頻繁な基準集合を用いて,新しいキー基準を統合するために周期的に再調整されるファジィ推論規則を評価した。その後,ファジィ論理システムは,得られたファジィ推論規則を用いて,コンテナのリスクスコアを計算した。著者らの主な貢献は,頻繁な基準マイニングとファジィ論理を組み合わせることにより,コンテナのリスクを評価するための新しい適応アプローチを提供することである。提案したアルゴリズムを検証するために,例証研究と代替手法との比較を行った。Copyright 2019 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： ファジィ推論 ,  ファジィ論理 ,  リスク評価 ,  曖昧さ ,  アルゴリズム ,  *コンテナ ,  危険因子
準シソーラス用語： リスクスコア ,  ファジィ論理システム ,  パターンマイニング ,  情報フロー ,  不完全情報 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 優先順位 ,  リスク ,  コンテナ ,  検査 ,  適応