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J-GLOBAL ID：202202220587141055   整理番号：22A0803794

マルチソース信念分布関数の組合せにおける一般化ソフト尤度関数【JST・京大機械翻訳】

A generalized soft likelihood function in combining multi-source belief distribution functions

著者 (4件)： Zhang Pengdan (College of Information Engineering, Northwest A&F University, Yangling, Shaanxi, China) ,  Zhu Ruonan (College of Information Engineering, Northwest A&F University, Yangling, Shaanxi, China) ,  Chen Jiaqi (College of Information Engineering, Northwest A&F University, Yangling, Shaanxi, China) ,  Kang Bingyi (College of Information Engineering, Northwest A&F University, Yangling, Shaanxi, China)
資料名： Applied Intelligence  (Applied Intelligence)
巻： 52  号： 4  ページ： 3748-3765  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0297A  ISSN： 0924-669X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 尤度関数は統計的推論の分野において顕著な利点を有する。この理論に基づいて,Yagerはソフト尤度関数を提案して,それをより広く使用する。しかしながら,Yagerの方法は,クリスプ値によって表現される確率だけを扱うことができて,データの形態に関して厳密な制限を持った。人間の主観性と効果的な情報の欠如のため,データの不確実性が関係するのは不可避である。不確かなデータをより柔軟かつ直感的に処理し,実世界アプリケーションで直面する複雑な問題を解決するために,マルチソース信念分布関数を結合する一般化ソフト尤度関数をこの論文で提案する。他の既存の方法と異なり,本論文は,よりオリジナルの情報を保持して,結果の信頼性を向上することができる不確かな情報を表現するために,分布関数を使用した。期待値と分散を用いて,得られた証拠をランク付けし,結果に寄与する証拠をより高いランクでランク付けした。最後に,信頼できる尤度結果を得た。提案方法は,Yagerの方法を拡張し,より不確実な環境でよく機能できる。いくつかの数値例と比較実験シミュレーションを用いて,提案したソフト尤度関数の効率を説明した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 確率 ,  シミュレーション ,  *分布関数 ,  信頼性 ,  データ ,  不確実性 ,  理論 ,  期待値 ,  統計的推定 ,  応用プログラム ,  等級づけ ,  人間 ,  問題 ,  *尤度関数
準シソーラス用語： *尤度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 証拠融合 ,  尤度関数 ,  ソフト尤度関数 ,  分布関数 ,  OWAオペレータ

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (8件)： マルチ ,  ソース ,  信念 ,  分布関数 ,  組合せ ,  一般化 ,  ソフト ,  尤度関数