Fugu-MT 論文翻訳(概要): MMGET: A Markov model for generalized evidence theory

論文の概要: MMGET: A Markov model for generalized evidence theory

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.07952v1
Date: Wed, 12 May 2021 12:41:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-18 17:21:50.109432
Title: MMGET: A Markov model for generalized evidence theory
Title（参考訳）: MMGET:一般化エビデンス理論のためのマルコフモデル
Authors: Yuanpeng He
Abstract要約: Dempster-Shaferの証拠理論は不確実な情報を管理するのに有用なツールです。すべてが順番に発生し、相互に基礎となる関係を持つ。マルコフモデルは、完全な情報量を抽出するのに役立つ一般化された証拠理論に導入される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In real life, lots of information merges from time to time. To appropriately describe the actual situations, lots of theories have been proposed. Among them, Dempster-Shafer evidence theory is a very useful tool in managing uncertain information. To better adapt to complex situations of open world, a generalized evidence theory is designed. However, everything occurs in sequence and owns some underlying relationships with each other. In order to further embody the details of information and better conforms to situations of real world, a Markov model is introduced into the generalized evidence theory which helps extract complete information volume from evidence provided. Besides, some numerical examples is offered to verify the correctness and rationality of the proposed method.
Abstract（参考訳）: 実生活では、多くの情報が時折融合します。実際の状況を適切に記述するために、多くの理論が提案されている。中でも、デンプスター・シェーファー証拠理論は不確定な情報を管理するのに非常に有用である。オープンワールドの複雑な状況に適応するために、一般化されたエビデンス理論が設計されている。しかし、すべてが順番に発生し、互いに基礎となる関係を持つ。情報の詳細をさらに具現化し、実世界の状況に適合させるため、マルコフモデルは、提供された証拠から完全な情報量を抽出する一般的なエビデンス理論に導入される。さらに,提案手法の正当性と合理性を検証する数値例も提案されている。

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