文献

J-GLOBAL ID：202102235399103402   整理番号：21A0005890

Bayesネットワークに基づく深海のための緊急状況評価の新しい方法【JST・京大機械翻訳】

A Novel Method of Emergency Situation Evaluation for Deep-Sea Based on Bayesian Network

著者 (3件)： Lang Kun (School of Maritime Economics and Management, Dalian Maritime University, Dalian, China) ,  Si Dongsen (Navigation College, Dalian Maritime University, Dalian, China) ,  Ma Zhihong (Navigation College, Dalian Maritime University, Dalian, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 215863-215873  発行年： 2020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： タイムリーに効果的な緊急決定を行うために,本論文は,深海緊急応答のためのBayesianネットワークに基づく知的緊急事態評価法を提案し,それは,各リスクレベルにおける緊急事態リスクの発生確率を計算することによって,定量的に深海緊急事態状態を評価するために使用した。本研究では,ベイジアンネットワークを構築し,まず深海緊急状況を解析した。Bayesネットワークパラメータ学習のための不十分なケースデータのボトルネック問題を目指して,自動パラメータ割当てアルゴリズムをドメイン知識に基づいて提示する。次に,全体的緊急状況の定量的分析結果を得るために,包括的状況評価モデルを,Bayesianネットワーク推論結果とファジィ総合評価理論に基づいて提示した。最後に,事例研究を,この提案方法の応用を例証するために与えて,それは深海緊急実行における意思決定のための科学的基礎を提供することができた。Copyright 2021 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： アルゴリズム ,  意思決定 ,  定量的分析 ,  事例研究 ,  緊急対策 ,  *深海 ,  ドメイン知識
準シソーラス用語： 発生確率 ,  *信念ネットワーク ,  評価モデル ,  評価法 ,  パラメータ学習 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (3件)： Bayesネットワーク ,  深海 ,  状況評価