論文の概要: A Hybrid Framework for Spatial Interpolation: Merging Data-driven with Domain Knowledge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00125v2
- Date: Wed, 4 Sep 2024 10:48:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 17:07:21.815743
- Title: A Hybrid Framework for Spatial Interpolation: Merging Data-driven with Domain Knowledge
- Title（参考訳）: 空間補間のためのハイブリッドフレームワーク:データ駆動とドメイン知識の融合
- Authors: Cong Zhang, Shuyi Du, Hongqing Song, Yuhe Wang,
- Abstract要約: 本稿では,データ駆動型空間依存性特徴抽出とルール支援型空間依存性関数マッピングを統合したハイブリッドフレームワークを提案する。
2つの比較アプリケーションシナリオにおいて、我々のフレームワークの優れたパフォーマンスを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6819326095717764
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Estimating spatially distributed information through the interpolation of scattered observation datasets often overlooks the critical role of domain knowledge in understanding spatial dependencies. Additionally, the features of these data sets are typically limited to the spatial coordinates of the scattered observation locations. In this paper, we propose a hybrid framework that integrates data-driven spatial dependency feature extraction with rule-assisted spatial dependency function mapping to augment domain knowledge. We demonstrate the superior performance of our framework in two comparative application scenarios, highlighting its ability to capture more localized spatial features in the reconstructed distribution fields. Furthermore, we underscore its potential to enhance nonlinear estimation capabilities through the application of transformed fuzzy rules and to quantify the inherent uncertainties associated with the observation data sets. Our framework introduces an innovative approach to spatial information estimation by synergistically combining observational data with rule-assisted domain knowledge.
- Abstract（参考訳）: 散乱観測データセットの補間による空間分布情報の推定は、空間依存を理解する上でのドメイン知識の重要な役割を見落としていることが多い。
さらに、これらのデータセットの特徴は通常、散乱した観測場所の空間座標に限られる。
本稿では,データ駆動型空間依存機能抽出とルール支援型空間依存関数マッピングを統合したハイブリッドフレームワークを提案する。
2つのアプリケーションシナリオにおいて,本フレームワークの優れた性能を実証し,再構成された分散フィールドにおけるより局所的な空間的特徴を捉える能力を強調した。
さらに、変換されたファジィ規則を適用して非線形推定能力を向上し、観測データセットに関連する不確かさを定量化する可能性を強調した。
本フレームワークでは,観測データとルール支援ドメイン知識を相乗的に組み合わせた空間情報推定手法を提案する。
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