כתבה
arXiv cs.AI ·
אופטימיזציה משותפת של איחוד ראיות
Decision-oriented joint optimization of evidence fusion based on event-conditioned credibility
שיטה חדשה לאיחוד ראיות מקורות שונים, המשפרת את דיוק החלטות. השיטה משתמשת במודל אופטימיזציה יחדיו לחישוב אמינות ואיחוד ראיות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2504.04128v3 Announce Type: replace Abstract: In decision-level fusion tasks involving heterogeneous sources with unequal precision and potential anomalies, evidence deviating from the majority may be either critical evidence supporting the correct decision or anomalous evidence supporting an incorrect event. Existing credible evidence fusion methods primarily assess credibility through inter-evidence comparisons and may consequently underestimate critical evidence. This paper proposes event-conditioned credibility to characterize the relative credibility of evidence under different candidate-event hypotheses. A decision-oriented joint optimization model then couples credibility calculation, evidence fusion, and event decision through candidate-event probabilities. The model is expre
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית