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J-GLOBAL ID：202202211866132957   整理番号：22A0439816

情報量の一般化発散とその応用【JST・京大機械翻訳】

A generalized divergence of information volume and its applications

著者 (7件)： Gao Xiaozhuan (Institute of Fundamental and Frontier Science, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, 610054, China) ,  Gao Xiaozhuan (Department of Management, Technology, and Economics, ETH Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Pan Lipeng (Institute of Fundamental and Frontier Science, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, 610054, China) ,  Deng Yong (Institute of Fundamental and Frontier Science, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, 610054, China) ,  Deng Yong (School of Education, Shaanxi Normal University, Xi’an, 710062, China) ,  Deng Yong (School of Knowledge Science, Japan Advanced Institute of Science and Technology, Nomi, Ishikawa 923-1211, Japan) ,  Deng Yong (Department of Management, Technology, and Economics, ETH Zurich, Zurich, Switzerland)
資料名： Engineering Applications of Artificial Intelligence  (Engineering Applications of Artificial Intelligence)
巻： 108  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0797A  ISSN： 0952-1976  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Dempster-Shafer証拠理論は,不確実な情報の発現と融合のための強力な方法を提供する。高コンフリクト情報を扱うとき,従来のDempster組合せ規則は直観的な結果を作り出すことができる。したがって,合理的矛盾測度は情報融合において必須である。この見解に触発されて,本論文は,証拠の体の間の衝突を測定する新しい方法を提案した。最初に,情報不一致と非特異性の展望のために,質量関数の新しい情報量を定義した。第2に,情報量(IJS)のJensen-Shannon発散として表される質量関数の情報量に基づく一般化発散を提案した。IJSは,証拠の体間の衝突を効果的に測定することができる。IJSは,命題のサポートと要素の間の差異に関して,証拠の体間の矛盾を反映する。即ち,現在のアプローチと比較して,IJSは,命題のサポート程度の違いを完全に考慮するだけでなく,情報非特異性の展望からの命題における要素の違いも考慮している。質量関数が確率的分布に縮退するとき,IJSは古典的Jensen-Shannon発散に縮退した。一方,IJSは,また,非負性,対称性,その他のような距離測度の公理を満足し,数学的導出に基づくこれらの公理を証明し,いくつかの数値例を適用して,公理と利点を説明した。提案した発散測度に基づいて,実世界におけるマルチソース情報融合法を提案し,いくつかのデータセットを用いて,提案した融合法が証拠理論のフレームワークの下で現在の方法より優れていることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  対称性 ,  不確実性 ,  *情報量 ,  公理 ,  命題
準シソーラス用語： 距離測度 ,  証拠理論 ,  矛盾 ,  Dempster-Shafer証拠理論 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Dempster-Shafer証拠理論 ,  不確実性 ,  Jensen-Shannon発散 ,  質量関数の情報量 ,  情報融合

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 情報量 ,  一般化 ,  発散 ,  応用