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J-GLOBAL ID：202202259026410089   整理番号：22A0979349

生産におけるオペレータを支援するための異種知識の信頼性ベース集約【JST・京大機械翻訳】

Reliability-Based Aggregation of Heterogeneous Knowledge to Assist Operators in Manufacturing

著者 (4件)： Nordsieck Richard (XITASO GmbH IT & Software Solutions,Augsburg,Germany) ,  Heider Michael (Organic Computing Group, University of Augsburg,Augsburg,Germany) ,  Hoffmann Alwin (XITASO GmbH IT & Software Solutions,Augsburg,Germany) ,  Hahner Jorg (Organic Computing Group, University of Augsburg,Augsburg,Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICSC  ページ： 131-138  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 製造プロセスのような社会-技術システムにおいて,人間オペレータは暗黙知識に依存する認知タスクによってしばしば信頼される。オペレータの暗黙知識の抽出は知識移転を促進し,意味的機械学習を可能にするのに有益である。暗黙の知識を抽出するための意思決定プロセスへの影響に対するオペレータの洞察に依存する既存の方法論を改善した。オペレータ情報のデータベースの重みづけを導入することによって,著者らは,様々な程度の労働者信頼性と他の個人バイアスを制御でき,集約知識の品質を増加できる。融合堆積モデリング(FDM)のドメインで収集された実世界データセットに関する知識を重み付けし,集約するいくつかの方法を評価し,著者らのデータに適用した以前に発表されたベースラインに対して34%の改善を示した。同じドメインにおけるアプローチの適用性を事例研究によって実証し,そこで,凝集知識を利用して,パラメータ化に必要な時間を短くした。Copyright 2022 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： 凝集 ,  *信頼性 ,  データベース ,  *オペレータ ,  適応性 ,  労働者 ,  事例研究 ,  バイアス ,  重みづけ ,  基準線 ,  生産工程 ,  パラメタリゼーション ,  機械学習
準シソーラス用語： 知識移転 ,  認知課題 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： オペレータ ,  支援 ,  知識 ,  集約