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证据栅格地图推理和不确定性减少的形式化方法。(英语) Zbl 1419.68165
信息融合是将从不同来源收集到的数据组合成一个统一的表示。在这里,一个主要的挑战是如何处理包含在信息中的固有不确定性,如传感器噪声、冲突信息或不完全知识。在现有的方法中,为了降低复杂度,通常采用独立性假设。正因为如此,收集到的数据的全部潜力往往得不到充分利用,而融合可能导致额外的不确定性。为了减少这种不确定性,可以利用背景和专家知识形式的进一步信息,这些信息通常可用于真实世界的场景。然而,基于这些知识的推理是一项复杂的计算任务。在这项工作中,我们提出了一种方法,它利用形式化的方法来进行推理,允许放松一些独立性假设。我们使用证据网格映射(一种基于信念函数的环境表示)来演示所提出的方法,其中明确表示了不同类型的不确定性。我们的方法是基于基本结构和实际数据集进行评估的。结果表明,考虑单元间的依赖性,地图的不确定性大大降低。
理学硕士:
68T37型 人工智能背景下的不确定性推理
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全文: 内政部
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