TAILIEUCHUNG - Ứng dụng Dempster - Shafer xây dựng mô hình suy luận
Bài viết trình bày kết quả nghiên cứu, ứng dụng lý thuyết Dempster Shafer (D-S) xây dựng mô hình tự suy luận, kết quả thực nghiệm với bộ dữ liệu Iris cho thấy mô hình có khả năng ra quyết định với độ chính xác cao, góp phần bổ sung cho lý thuyết đã đề xuất. | Ứng dụng Dempster - Shafer xây dựng mô hình suy luận Kỹ thuật điều khiển & Điện tử ỨNG DỤNG DEMPSTER - SHAFER XÂY DỰNG MÔ HÌNH SUY LUẬN Bùi Công Thành1*, Vũ Tuấn Anh1 , Hoàng Trung Kiên 2 Tóm tắt: Bộ não của con người xử lý, phân tích dữ liệu thu thập từ các giác quan để nhận biết sự vật hiện tượng xung quanh. Theo cách đó, lĩnh vực nghiên cứu kỹ thuật kết hợp thông tin từ nhiều nguồn (Multiple Sensor Data Fusion) đã được đẩy mạnh nghiên cứu để nâng cao độ chính xác trong suy diễn, ra quyết định. Bài báo trình bày kết quả nghiên cứu, ứng dụng lý thuyết Dempster Shafer (D-S) xây dựng mô hình tự suy luận, kết quả thực nghiệm với bộ dữ liệu Iris cho thấy mô hình có khả năng ra quyết định với độ chính xác cao, góp phần bổ sung cho lý thuyết đã đề xuất. Keywords: Dempster-Shafer, D-S, Theory of Evidence, Multiple Sensor Data Fusion. 1. GIỚI THIỆU CHUNG Tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn (THDLNN) là một kỹ thuật cho phép kết hợp các thông tin từ nhiều nguồn nhằm mục đích cải tiến hiệu suất của hệ thống [5]. Theo Siaterlis and Maglaris [2004], THDLNN là các bước xử lý dữ liệu thu thập từ nhiều nguồn thông tin thành một nguồn với mức độ thông tin tổng quát hơn, có nghĩa hơn. Theo Bass [1], THDLNN là một hướng nghiên cứu về các kỹ thuật để xử lý thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, loại thông tin khác nhau để giúp suy diễn một sự kiện, nhận định rõ hơn một tình huống. Rất nhiều phương pháp THDLNN đã được nghiên cứu nhằm mục đích nâng cao độ chính xác trong ra quyết định, ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như chỉ huy chiến trường; an ninh mạng; chuẩn đoán y học, sinh học; giám sát môi trường; đo lường, tự động hóa, Một trong số các hướng nghiên cứu THDLNN là việc ứng dụng lý thuyết D-S, hiện đang được rất nhiều nhà nghiên cứu quan tâm [3]. Lý thuyết D-S được giới thiệu từ 1968 bởi tác giả Arthur Dempster và phát triển bởi Glenn Shafer. Lý thuyết D-S đưa ra một nền tảng mở trong ứng dụng để tạo ra mô hình ra quyết định dựa .
đang nạp các trang xem trước
