Littérature scientifique sur le sujet « Belief merging »
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Articles de revues sur le sujet "Belief merging"
Haret, Adrian, Martin Lackner, Andreas Pfandler et Johannes P. Wallner. « Proportional Belief Merging ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 03 (3 avril 2020) : 2822–29. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i03.5671.
Texte intégralLiberatore, Paolo. « Belief Merging by Examples ». ACM Transactions on Computational Logic 17, no 2 (28 mars 2016) : 1–38. http://dx.doi.org/10.1145/2818645.
Texte intégralMata Díaz, Amílcar, et Ramón Pino Pérez. « Impossibility in belief merging ». Artificial Intelligence 251 (octobre 2017) : 1–34. http://dx.doi.org/10.1016/j.artint.2017.06.003.
Texte intégralAravanis, Theofanis I. « Collective Belief Revision ». Journal of Artificial Intelligence Research 78 (29 décembre 2023) : 1221–47. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.15745.
Texte intégralGauwin, O., S. Konieczny et P. Marquis. « Conciliation through Iterated Belief Merging ». Journal of Logic and Computation 17, no 5 (1 octobre 2007) : 909–37. http://dx.doi.org/10.1093/logcom/exm047.
Texte intégralGabbay, D., O. Rodrigues et G. Pigozzi. « Connections between Belief Revision, Belief Merging and Social Choice ». Journal of Logic and Computation 19, no 3 (21 mai 2009) : 445–46. http://dx.doi.org/10.1093/logcom/exn013.
Texte intégralKonieczny, Sébastien. « Belief base merging as a game ». Journal of Applied Non-Classical Logics 14, no 3 (janvier 2004) : 275–94. http://dx.doi.org/10.3166/jancl.14.275-294.
Texte intégralTran, Trong Hieu, Quoc Bao Vo et Thi Hong Khanh Nguyen. « On the Belief Merging by Negotiation ». Procedia Computer Science 35 (2014) : 147–55. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2014.08.094.
Texte intégralSchwind, Nicolas, Sébastien Konieczny et Pierre Marquis. « Belief base rationalization for propositional merging ». Journal of Logic and Computation 28, no 7 (octobre 2018) : 1601–34. http://dx.doi.org/10.1093/logcom/exy029.
Texte intégralMa, Jianbing, Weiru Liu et Anthony Hunter. « Inducing Probability Distributions from Knowledge Bases with (In)dependence Relations ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 24, no 1 (3 juillet 2010) : 339–44. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v24i1.7588.
Texte intégralThèses sur le sujet "Belief merging"
Lin, Qiuming. « Viewpoints consistency management using belief merging operators ». Access electronically, 2004. http://www.library.uow.edu.au/adt-NWU/public/adt-NWU20041222.125858/index.html.
Texte intégralMa, Truong-Thanh. « Sur la fusion d'ontologies à domaine ouvert ». Electronic Thesis or Diss., Artois, 2022. http://www.theses.fr/2022ARTO0406.
Texte intégralThe subject of the thesis is ontology merging, an approach for integrating various ontology sources into a unique one that handles emerging conflicts. This dissertation takes inspiration from the belief merging theory for merging ontologies to produce a consistent and unified knowledge base. We propose the three following contributions.The first one is a semantic-based merging approach. In particular, a model-based merging strategy mainly focuses on handling semantic conflicts. A semantic conflict, which is not necessarily logical, is knowledge represented in many different or opposite ways. We also propose a formal model characterization and show the method's effectiveness with an experimental evaluation.The second approach proposes a new framework to merge open-domain terminological knowledge. It leverages RCC5, a formalism for representing regions in a topological space and reasoning about their set-theoretic relationships. We propose a faithful translation of terminological knowledge from conflicting sources into region spaces. Here, we merge knowledge bases in this space and translate the outcome into the input sources' language. Our technique uses RCC5's expressivity and flexibility to deal with contradictory knowledge.The last contribution is a framework for evaluating ontology merging operators. The primary strategy starts with an original ontology to create noisy ontologies as datasets and use them to assess the merging operators. Then, we analyze merging operators' computation time effectiveness and ability to cover the original ontology. Finally, we experimented with practical ontologies to evaluate the merging operators
Zayrit, Karima. « Fusion de données imparfaites multi-sources : application à la spatialisation qualifiée des pratiques agricoles ». Thesis, Reims, 2015. http://www.theses.fr/2015REIMS041/document.
Texte intégralOur thesis is part of a regional project aiming the development of a community environmental information system for agricultural practices in the watershed of the Vesle. The objective of this observatory is 1) to understand the practices of responsible of the water resource pollution by pesticides from agriculture in the study area and 2) to provide relevant and sustainable tools to estimate their impacts. Our open issue deals with the consideration of imperfection in the process of merging multiple sources and imperfect data. Indeed, information on practices is not exhaustive and is not subject to return, so we need to build this knowledge through the combination of multiple sources and of varying quality by integrating imperfect information management information in the system. In this context, we propose methods for spatial reconstruction of information related to agricultural practices from the RPG remote sensing, field surveys and expert opinions, skilled reconstruction with an assessment of the quality of the information. Furthermore, we propose a conceptual modeling of agronomic entities' imperfect information system building on UML and PERCEPTORY.We provide tools and models of representation of imperfect information from the various sources of information using fuzzy sets and the belief function theory and integrate these models into the computation of agri-environmental indicators such as TFI and ASQ
Livres sur le sujet "Belief merging"
Sass, Louis A., et Elizabeth Pienkos. Delusion. Sous la direction de K. W. M. Fulford, Martin Davies, Richard G. T. Gipps, George Graham, John Z. Sadler, Giovanni Stanghellini et Tim Thornton. Oxford University Press, 2013. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199579563.013.0039.
Texte intégralBullock, Kim, et John J. Barry. Psychiatric Factors. Sous la direction de Barbara A. Dworetzky et Gaston C. Baslet. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/med/9780190265045.003.0003.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Belief merging"
Le, Thi Thanh Luu, et Trong Hieu Tran. « Belief Merging for Possibilistic Belief Bases ». Dans Advanced Computational Methods for Knowledge Engineering, 370–80. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-38364-0_33.
Texte intégralViana, Henrique, et João Alcântara. « Sufficientarian Propositional Belief Merging ». Dans Multi-Agent Systems and Agreement Technologies, 421–35. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-59294-7_35.
Texte intégralGeorgatos, Konstantinos. « Graph-Based Belief Merging ». Dans Logic, Rationality, and Interaction, 102–15. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-48561-3_9.
Texte intégralRedl, Christoph, Thomas Eiter et Thomas Krennwallner. « Declarative Belief Set Merging Using Merging Plans ». Dans Practical Aspects of Declarative Languages, 99–114. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-18378-2_10.
Texte intégralTran, Trong Hieu, Quoc Bao Vo et Ryszard Kowalczyk. « Merging Belief Bases by Negotiation ». Dans Knowledge-Based and Intelligent Information and Engineering Systems, 200–209. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-23851-2_21.
Texte intégralCojan, Julien, et Jean Lieber. « Belief Merging-Based Case Combination ». Dans Case-Based Reasoning Research and Development, 105–19. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-02998-1_9.
Texte intégralPozos-Parra, Pilar, Laurent Perrussel et Jean Marc Thevenin. « Belief Merging Using Normal Forms ». Dans Advances in Artificial Intelligence, 40–51. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-25324-9_4.
Texte intégralBenferhat, Salem, Julien Hué, Sylvain Lagrue et Julien Rossit. « Merging Interval-Based Possibilistic Belief Bases ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 447–58. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-33362-0_34.
Texte intégralDestercke, Sebastien, Didier Dubois et Eric Chojnacki. « Cautious Conjunctive Merging of Belief Functions ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 332–43. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2007. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-75256-1_31.
Texte intégralNguyen, Thi Hong Khanh, Trong Hieu Tran, Tran Van Nguyen et Thi Thanh Luu Le. « Merging Possibilistic Belief Bases by Argumentation ». Dans Intelligent Information and Database Systems, 24–34. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-54472-4_3.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Belief merging"
Everaere, Patricia, Chouaib Fellah, Sébastien Konieczny et Ramón Pino Pérez. « Borda, Cancellation and Belief Merging ». Dans 18th International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning {KR-2021}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2021. http://dx.doi.org/10.24963/kr.2021/28.
Texte intégralAravanis, Theofanis. « Incorporating Belief Merging into Relevance-Sensitive Belief Structures ». Dans PCI 2022 : 26th Pan-Hellenic Conference on Informatics. New York, NY, USA : ACM, 2022. http://dx.doi.org/10.1145/3575879.3575959.
Texte intégralEveraere, Patricia, Chouaib Fellah, Sébastien Konieczny et Ramón Pino Pérez. « Weighted Merging of Propositional Belief Bases ». Dans 20th International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning {KR-2023}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2023. http://dx.doi.org/10.24963/kr.2023/22.
Texte intégralEveraere, Patricia, Sebastien Konieczny et Pierre Marquis. « Belief Merging Operators as Maximum Likelihood Estimators ». Dans Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence and Seventeenth Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-PRICAI-20}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2020. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2020/244.
Texte intégralMata Diaz, Amilcar, et Ramon Pino Perez. « Impossibility in Belief Merging (Extended Abstract) ». Dans Twenty-Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-18}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2018. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2018/799.
Texte intégralBorja Macías, Verónica, et Pilar Pozos Parra. « Model-based belief merging without distance measures ». Dans the 6th international joint conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2007. http://dx.doi.org/10.1145/1329125.1329312.
Texte intégralSingleton, Joseph, et Richard Booth. « Who’s the Expert ? On Multi-source Belief Change ». Dans 19th International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning {KR-2022}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2022. http://dx.doi.org/10.24963/kr.2022/33.
Texte intégralSchwind, Nicolas, et Sébastien Konieczny. « Non-Prioritized Iterated Revision : Improvement via Incremental Belief Merging ». Dans 17th International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning {KR-2020}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2020. http://dx.doi.org/10.24963/kr.2020/76.
Texte intégralFischer, Johannes, Etienne Buhrle, Danial Kamran et Christoph Stiller. « Guiding Belief Space Planning with Learned Models for Interactive Merging ». Dans 2022 IEEE 25th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/itsc55140.2022.9922488.
Texte intégralRiegler, Erwin, Gunvor Elisabeth Kirkelund, Carles Navarro Manchon et Bernard Henri Fleury. « Merging belief propagation and the mean field approximation : A free energy approach ». Dans Iterative Information Processing (ISTC). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/istc.2010.5613851.
Texte intégral