Порівняння нового удосконаленого підходу комбінування суперечливих даних з правилом Ягера
DOI:
https://doi.org/10.36023/ujrs.2018.17.125Ключові слова:
правило комбінації Демпстера, теорія свідчень, правило Ягера, суперечливі свідченняАнотація
Теорія свідчень Демпстера-Шейфера є найбільш ефективним підходом для обробки неточної та неповної інформації. Але правило комбінації Демпстера не може працювати з суперечливими даними, що може призвести до невірних результатів. Комбінування суперечливих частин свідчення є однією з найбільш складних задач. Підхід Ягера може обробляти суперечливі дані, але даний підхід не враховує взаємозв’язок між свідченнями. Запропоновано новий метод комбінування, який враховує взаємозв’язок між різними частинами свідчення та дає точні результати.
Посилання
Аковецкий В. И. (1983). Дешифрирование снимков. Москва: Недра. 320 с.
Альперт С. І. (2013). Оцінка точності класифікації космічних зображень на основі теорії Демпстера-Шафера. Збірник праць XI-ої Міжнародної молодіжної науково-практичної конференції “Історія розвитку науки, техніки та освіти” за темою “Розбудова дослідницького університету”, (Київ, 25 квітня 2013 р.). Київ. С. 242–245.
Альперт С. І. (2017). Новий удосконалений підхід до комбінування даних на основі теорії Демпстера-Шейфера. Збірник матеріалів VII-ої Всеукраїнської молодіжної наукової конференції “Ідеї та новації в системі наук про Землю”, (Київ, 25–27 жовтня 2017). — Київ. С. 26–27.
Кочуб Е. В., Топаз А. А. (2012). Анализ методов обработки материалов дистанционного зондирования Земли. Вестник Полоцкого государственного университета. 132 с. https://elibrary.ru/item.asp?id=23721200
Кузнецов А. В., Мясников В. В. (2014). Сравнение алгоритмов управляемой по элементной классификации гиперспектральных изображений. Компьютерная оптика. Т. 38. №3. С. 494 – 502. https://cyberleninka.ru/article/v/sravnenie-algoritmov-upravlyaemoy-poelementnoy-klassifikatsii-giperspektralnyh-izobrazheniy
Лурье И. К., Косиков А. Г. (2003). Теория и практика цифровой обработки изображений. Москва: Научный мир. 356 с. https://www.twirpx.com/file/2101093/
Лялько В. И., Федоровский А. Д., Попов М. А. (2004). Использование данных спутниковой съемки для изучения природоресурсных проблем. Космічні дослідження в Україні 2002–2004. Київ. С. 2–14.
Марченко Н. А., Авраменко А. К. (2008). Методика классификации объектов по данным дистанционного зондирования Земли. Системный анализ, управление и информационные технологии. Научное периодическое издание. Харьков: Харьковский политехнический институт. Вип. №26. С. 145–149. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/30205
Попов М., Рябоконенко О., Петроченко О. (2003). Підхід до класифікації стану лісових ресурсів по багатоспектральних космічних зображеннях на основі принципу злиття даних та використання елементів ГІС-технологій. Ученые записки Таврического национального университета им. В. И. Вернадского, сер. География. Т. 16 (55). №2. С. 142–150.
Попов М., Станкевич С. (2006). Методы оптимизации числа спектральных каналов в задачах обработки и анализа данных дистанционного зондирования Земли. Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. Т. 2. №1. С. 61–63. https://docplayer.ru/26716070-Metody-optimizacii-chisla-spektralnyh-kanalov-v-zadachah-obrabotki-i-analiza-dannyh-distancionnogo-zondirovaniya-zemli.html
Попов М. (2002). Шляхи отримання космічної інформації в інтересах національної безпеки та оборони. Наука і оборона. №2. С. 38–50.
Chang C. I. (2013). Hyperspectral Data Processing: Algorithm Design and Analysis. Hoboken, NJ: John Willey & Sons. 1164 p. http://doi.org/10.1002/9781118269787
Gong P. (1996). Integrated Analysis of Spatial Data from Multiple Sources: Using Evidential Reasoning and Artificial Neural Network Techniques for Geological Mapping. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. Vol. 62. № 5. P. 513–523. https://pdfs.semanticscholar.org/5c0f/279b94216b6869fb89b66e179ebe14befe18.pdf
Lein J. K. (2003). Applying evidential reasoning methods to agricultural land cover classification. Int. Journal of Remote Sensing. Vol. 24. № 21. P. 4161– 4180. https://doi.org/10.1080/0143116031000095916
Mertikas P., Zervakis M. E. (2001). Exemplifying the Theory of Evidence in Remote Sensing Image Classification. Int. Journal of Remote Sensing. Vol. 22. №6. P. 108–1095. https://doi.org/10.1080/014311601300074621
Popov M. A., Topolnitskiy M. V. (2014). A Dempster-Shafer evidence theory-based approach to object classification on multispectral / hyperspectral images. Proceedings of the 10th International Conference IEEE on Digital Technologies (DT’2014). Zilina, Slovakia, 9–11 July 2014. P. 296 –300. https://doi.org/10.1109/dt.2014.6868729
Smets P., Henrion M., Shachter R. D., Kanal L. N., Lemmer J. F. (1990). Constructing the pignistic probability function in a context of uncertainty. Uncertainty in Artificial Intelligence. North Holland, Amsterdam, Vol. 5. P. 29–40. https://doi.org/10.1016/b978-0-444-88738-2.50010-5
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ліцензійні умови: автори зберігають авторські права та надають журналу право першої публікації на твір, одночасно ліцензований за міжнародною ліцензією Creative Commons Attribution License International CC-BY, що дозволяє іншим поділитися твором з підтвердженням авторства твору та первинною публікацією в цьому журналі.
Автори, направляючи рукопис у редакцію «Українського журналу дистанційного зондування Землі», погоджуються з тим, що редакції передаються права на захист і використання рукопису (переданого до редакції журналу матеріалу, в т. ч. такі об’єкти авторського права як фотографії автора, рисунки, схеми, таблиці тощо), в тому числі на відтворення у пресі та мережі Інтернет, на поширення, на переклад рукопису на будь-які мови, експорту та імпорту примірників журналу зі статтею авторів з метою розповсюдження, на доведення до загального відома. Зазначені вище права автори передають редакції без обмеження терміну і на території всіх країн світу без обмеження в т. ч. на території України.
Автори гарантують наявність у них виняткових прав на використання переданого редакції матеріалу. Редакція не несе відповідальності перед третіми особами за порушення даних авторами гарантій. За Авторами залишається право використання їх опублікованого матеріалу, його фрагментів і частин в особистих, у тому числи наукових і освітянських цілях. Права на рукопис вважаються переданими Авторами редакції з моменту підписання до друку випуску журналу, в якому він публікується. Передрук матеріалів, опублікованих у журналі, іншими фізичними та юридичними особами можливий тільки зі згоди редакції, з обов’язковим зазначенням випуску журналу, в якому було опубліковано матеріал.
