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J-GLOBAL ID：202202264226306772   整理番号：22A0981014

高コンフリクト情報のための洗練された重み付き融合認識法【JST・京大機械翻訳】

Refined Weighted Fusion Recognition Method for High Conflict Information

著者 (3件)： Zhang Xuxia (Chinese Flight Test Establishment, Xian, China) ,  Pan Xiangyu (Chinese Flight Test Establishment, Xian, China) ,  Zhu Huanna (Chinese Flight Test Establishment, Xian, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 861  ページ： 3204-3210  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
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： 相乗作用認識において,多重源の融合は,目標認識の信頼性を増加するために考慮されなければならない。分類融合問題において,分類器が異なる重みを持ち,異なる分類器が異なる分類品質を持つという問題を解決した。DS理論は,不確かな情報を特徴付けて,沈降する際に専門家である。したがって,DS理論を用いて分類器重みを最適化した。分類器重みづけは分類器の精度を改善できる。しかし,異なるオブジェクトに対する一般的分類器の分類結果の精度も異なる。従って,各オブジェクトに対して,各オブジェクトの重要性係数を決定するために,証拠間の不整合の程度を測定するために,証拠距離と衝突係数を包括的に使用した。次に,明白な割引操作を通して,基本的信念割当てを,高い衝突の影響を減らすために,対象の重さを考慮することによって割引し,そして,割引した基本的信念割当てを,最終的に,クラス決定を行うためのDS理論によって結合した。実データセットを用いてこの方法を評価し,その結果,提案した方法が分類精度を効率的に改良できることを示した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  情報 ,  信頼性 ,  分類 ,  精度 ,  相乗作用 ,  距離 ,  決定 ,  認識 ,  物体認識 ,  *多重化 ,  不整合 ,  重みづけ ,  融合
準シソーラス用語： 分類精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 分類器融合 ,  DS理論 ,  衝突対策 ,  証拠割引

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： コンフリクト ,  融合