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J-GLOBAL ID：202202246816399567   整理番号：22A1194040

不確実性推論に基づく活動認識手法の検討【JST・京大機械翻訳】

Activity Recognition Method Based on Uncertainty Reasoning

著者 (3件)： Dai Dan (南京郵電大学 物聯网学院,江蘇 南京 210003) ,  Guan Youqing (南京郵電大学 物聯网学院,江蘇 南京 210003) ,  Gong Rui (南京郵電大学 物聯网学院,江蘇 南京 210003)
資料名： Jisuanji Jishu yu Fazhan  (Jisuanji Jishu yu Fazhan)
巻： 32  号： 1  ページ： 7-12  発行年： 2022年 
JST資料番号： C3602A  ISSN： 1673-629X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 活動認識は知能家の領域の研究焦点となり、現在、国内外の活動識別方法に関する研究は非常に多く、研究者は異なる方法で活動のモデリングと識別を行い、データ駆動方法と知識駆動方法に分けることができる。データ駆動方法は次元の制限を受けやすく、大量のデータセットを用いて活動モデルを訓練する必要がある。現在、活動識別研究に関する方法では、異種データ間の知識共有を考慮できるだけでなく、活動の不確定性も考慮できる方法がある。本論文では、D-S理論(Dempster-Shafertheory、証拠理論)とオントロジー推論を結合させ、改良した証拠合成ルールに基づき、ER-OT(evidentialreasoning-ontology)を提案した。証拠-オントロジー推論アルゴリズムは,不確実性と推論結果の間の衝突を解決した。アルゴリズムは,まず第一に,証拠合成規則を,再定義の衝突係数によって改良して,推論の推論において推論情報をJenaオントロジー推論と改良証拠推論モジュールに同時に入力した。次に,推論結果を改良証拠合成規則によって合成して,最終推論結果を得た。実験結果は,既存のマルコフ論理ネットワークアルゴリズムと従来のオントロジー推論アルゴリズムと比較して,このアルゴリズムが不確実性活動の認識精度を改善することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *不確実性 ,  研究 ,  理論 ,  認識 ,  知識 ,  モデリング ,  モデル ,  *推論 ,  オントロジー
準シソーラス用語： 証拠理論 ,  行動認識 ,  知識共有 ,  データ駆動 ,  証拠推論 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 不確実性 ,  推論 ,  活動認識 ,  手法