Precision centric framework for activity recognition using Dempster Shaffer theory and information fusion algorithm in smart environment

Research, the universal pursuit of new knowledge, is embarking on a fresh journey into Artificial Intelligence (AI). Nature reports that AI arose nine places to fourth most popular search-term, and that search-terms machine-learning and deep-learning appeared in the top-20 search for the first time in 2018. It is pertinent for Industrial Informatics to embrace this renewed surge of interest in AI with clear direction and purpose that engages scholars, practitioners and professionals alike. This article aims to

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“…An unsupervised machine learning based scalable fusion model for active perception has been proposed in [133], [134], [135].…”

Section: A Advances In Researchmentioning

confidence: 99%

Toward Intelligent Industrial Informatics: A Review of Current Developments and Future Directions of Artificial Intelligence in Industrial Applications

Silva

Sierla

Alahakoon

et al. 2020

EEE Ind. Electron. Mag.

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“…Due to its superiority on manipulating the uncertain information, it was diversely applied into machine learning [3], like rough set [6], [7], fuzzy set [4], [5], Z value [8], [9], D number [11], [12], belief structure [10], soft likelihood function (SLF) [13], confidence function [18] and belief entropy [16], [17]. As a powerful tool for analyzing the fusion and expression of decision-level uncertainty information, D-S evidence theory appears to offer sufficiently broad applicability in fault diagnosis [21], [9], decision analysis [22], [23], and information fusion [19], [20]. Particularly, the evidence information fusion from multiple independent sources is mainly performed with Dempster's combination rule.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

A Belief Coulomb Force in D-S Evidence Theory

Fang

Zhao

et al. 2021

IEEE Access

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Dempster-Shafer (D-S) evidence theory is regarded as an effective method of dealing with the uncertainty of the information but still suffers from the conflict problem among the evidence. Despite that various techniques were presented in plenty of publications, currently, there is no convincing evidence and firm conclusion about the optimum solution. This study presents Belief Coulomb Force (BCF) into D-S evidence theory, where Zhou et al. entropy is applied to represent the electrical charge of the belief function, and the Coulomb gravity or repulsion would be identified with the Pearson correlation coefficient. According to the simulation results, the recognition accuracy on malfunction diagnosis of the presented approach reaches 93.7%, and the effectiveness of analyzing the conflict evidence problem can be demonstrated from the comparison with the previous methods.

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“…Nesse ínterim, a fusão de dados revela-se fundamental ao potencializar as informações obtidas pela ciência, permitindo avaliações capazes de orientar políticas baseadas em evidências, a fim de contribuir para a proposição de ações efetivas que auxiliem na manutenção da vida humana (SRIVASTAVA et al, 2019;VENKATESH et al, 2019).…”

Section: Introductionunclassified

Fusão de dados para análise de imagens registradas por satélites: proposta de modelo de metadados

Katahira,

Camargo Dias,

Dolci

et al. 2021

Cionline

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Diversas tecnologias surgiram nas últimas décadas, que propiciaram um crescimento considerável no volume e na complexidade dos repositórios digitais de imagem. Diante desse desenvolvimento, também se faz necessária a criação de novas estratégias de tratamento da informação, sobretudo aquelas ligadas à organização e recuperação. Historicamente, o uso de metadados é uma técnica utilizada para identificação de arquivos de imagem. Nesse sentido, a fusão de dados pode ser utilizada como um método para conectar parâmetros em conjuntos de dados heterogêneos para indexação em repositórios de imagem com vistas a estabelecer conexões. Sendo assim, o objetivo deste trabalho é demonstrar as potencialidades da fusão de dados para a organização de imagens registradas por diferentes satélites, especificamente, desenvolver um modelo de metadados para a representação da informação na fusão de dados por sistemas de IA. Esta pesquisa é uma revisão bibliográfica exploratória, utilizada para demonstrar as potencialidades da fusão de dados a partir de imagens registradas por diferentes satélites, oriundas de dois sistemas de monitoramento da NASA ˗ National Snow & Ice Data Center e o GES DISC Data Archive ˗, com posterior desenvolvimento de proposta de modelo de metadados para auxiliar a fusão de dados através da observação de parâmetros comuns e da exploração da estrutura dos metadados. Ao concluir este trabalho, pôde-se comprovar que a fusão de dados de imagem se destaca como uma estratégia eficiente de representação e recuperação da informação e colabora com a ampliação da compreensão das alterações climáticas no planeta.

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Precision centric framework for activity recognition using Dempster Shaffer theory and information fusion algorithm in smart environment

Cited by 14 publications

References 17 publications

Toward Intelligent Industrial Informatics: A Review of Current Developments and Future Directions of Artificial Intelligence in Industrial Applications

Toward Intelligent Industrial Informatics: A Review of Current Developments and Future Directions of Artificial Intelligence in Industrial Applications

A Belief Coulomb Force in D-S Evidence Theory

Fusão de dados para análise de imagens registradas por satélites: proposta de modelo de metadados

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