Sensor, Filter, and Fusion Models with Rough Petri Nets
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers models of sensors, filters, and sensor fusion with Petri nets defined in the context of rough sets. Sensors and filters are fundamental computational units in the design of systems. The intent of this work is to construct Petri nets to simulate conditional computation in approximate reasoning systems, which are dependent on filtered input from selected sensors considered relevant in problem solving. In this paper, coloured Petri nets provide a computational framework for the definition of a family of Petri nets based on rough set theory. Sensors are modeled with what are known as receptor processes in rough Petri nets. Filters are modeled as Lukasiewicz guards on some transitions in rough Petri nets. A Lukasiewicz guard is defined in the context of multivalued logic. Lukasiewicz guards are useful in culling from a collection of active sensors those sensors with the greatest relevance in a problem-solving effort such as classification of a perceived phenomenon in the environment of an agent. The relevance of a sensor is computed using a discrete rough integral. The form of sensor fusion considered in this paper consists in selecting only those sensors considered relevant in solving a problem. The contribution of this paper is the modeling of sensors, filters, and fusion in the context of receptor processes, Lukasiewicz guards, and rough integration, respectively.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle