Fusion of ESM reports through Dempster-Shafer and Dezert-Smarandache theories
Notice bibliographique
Résumé
We address the problem of fusing ESM reports by two evidential reasoning schemes, namely Dempster-Shafer theory and Dezert-Smarandache theory. These schemes provide results in different frames of discernment, but are able to fuse realistic ESM data. We discuss their advantages and disadvantages under varying conditions of sensor data certainty and fusion reliability, the latter coming from errors in the association process. A thresholded version of Dempster-Shafer theory is fine-tuned for performance across a wide range of values for certainty and reliability. The results are presented first for typical scenarios, and secondly for Monte-Carlo studies of scenarios under varying sensor certainty and fusion reliability. The results exhibit complex non-linear functions, but for which clear trends can nevertheless be extracted. A compromise has to be achieved between stability under occasional miss-associations, and reaction time latency under a real change of allegiance. The alternative way of reporting results through Dezert-Smarandache theory is studied under similar conditions, and shown to provide good results, which are however more dependent on the unreliability, and slightly less stable. In this case however, the frame of discernment is larger, and permits additional interpretations, which are outside the scope of Dempster-Shafer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».