A fuzzy-Bayesian model based on the superposition of states applied to the clinical reasoning support

Brignoli, Juliano Tonizetti; Pires, Maria M. S.; Nassar, Sílvia Modesto; Sell, Denilson

doi:10.1109/intellisys.2015.7361146

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“…Dentre as inferências Fuzzy-Bayesianas existentes, o modelo apresentado por Brignoli et al [24]é uma extensão que visa incluir variáveis difusas não-dicotômicas 1 . O modelo de inferência Bayesiana com entradas difusas propostoé baseado na superposição de estados.…”

Section: Inferência Fuzzy-bayesianaunclassified

“…O modelo de inferência Bayesiana com entradas difusas propostoé baseado na superposição de estados. Brignoli et al [24] define a probabilidade P sobre evidências imprecisas, conforme a seguinte equação:…”

Section: Inferência Fuzzy-bayesianaunclassified

“…O modelo de inferência Fuzzy-Bayesiana de [24]é empregado nesta proposta. A inferência Fuzzy-Bayesianaé utilizada para tratar a incerteza por vagueza presente nas entidades observadas e para modelar os relacionamentos probabilísticos entre entidades.…”

Section: Inferência Fuzzy-bayesianaunclassified

“…Desta forma, este trabalho tem o objetivo de prover o nível de Percepção na Consciência Situacional de um agente, integrando a inferência Fuzzy-Bayesiana não-dicotômica de Brignoli [23,24] a um modelo de Fusão de Dados. Neste modelo, as percepções do agente são representadas por um conjunto de crenças, gerado como saída do modelo.…”

Section: Introductionunclassified

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Data Fusion through Fuzzy-Bayesian Networks for Belief Generation in Cognitive Agents

Mittelmann

Marchi

Wangenheim

2019

RITA

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Situation Awareness provides a theory for agents decision making to allow perception and comprehension of his environment. However, the transformation of the sensory stimulus in beliefs to favor the BDI reasoning cycle is still an unexplored subject. Autonomous agent projects often require the use of multiple sensors to capture environmental aspects. The natural variability of the physical world and the imprecision contained in linguistic concepts used by humans mean that sensory data contain different types of uncertainty in their measurements. Thus, to obtain the Situational Awareness for Agents with physical sensors, it is necessary to define a data fusion process to perform uncertainty treatment. This paper presents a model to beliefs generation using fuzzy-bayesian inference. An example in robotics navigation and location is used to illustrate the proposal.Resumo: Aárea de Consciência Situacional provê uma teoria que embasa a tomada de decisão em agentes, de forma a permitir a percepção e a compreensão do ambiente em que o agente está inserido. Contudo, a transformação de estímulos sensoriais em crenças que favoreçam o ciclo de raciocínio em agentes BDI aindá e umaárea pouco explorada. Projetos de agentes autônomos frequentemente demandam a utilização de múltiplos sensores para possibilitar a captura de aspectos do ambiente. A variabilidade natural do mundo físico e a imprecisão contida em conceitos linguísticos utilizados por humanos fazem com que os dados sensoriais contenham diferentes tipos de incerteza em suas medidas. Deste modo, para possibilitar a obtenção da Consciência Situacional de Agente com sensores físicos,é necessário definir um processo de fusão de dados que realize tratamento de incerteza. Este trabalho apresenta um modelo para geração de crenças, utilizando inferência Fuzzy-Bayesiana. Para ilustrar a proposta, um exemplo em navegação e localização robóticaé utilizado.

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Section: Inferência Fuzzy-bayesianaunclassified