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Situation Assessment with Random Bayesian Network Forest

  • 2020
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Xiushe Zhang
Ming Guan
Xiaoquan Hu
Chunlei Han
Jianshe Wu
Erschienen in
Advanced Multimedia and Ubiquitous Engineering
Verlag
Springer Singapore

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Abstract

This paper presents a framework based on the random Bayesian networks forest (RBNF) to assess situation, which consists of three main components: data processing, offline construction, and training of the Bayesian network. Single Bayesian network is constructed by combination of the K2 algorithm and genetic algorithm. In addition, in order to improve the ability of generalization and increase prediction accuracy in universal situations, bagging learning is used to eliminate redundant information and extract implicit dependences between features captured by various sensors. The proposed framework is evaluated and tested in a real Australia credit data. Simulation results show that the framework can provide sufficient performance for situation assessment in terms of accuracy, reliability and robustness.

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Titel
Situation Assessment with Random Bayesian Network Forest
Verfasst von
Xiushe Zhang
Ming Guan
Xiaoquan Hu
Chunlei Han
Jianshe Wu
Copyright-Jahr
2020
Verlag
Springer Singapore
Buch
Advanced Multimedia and Ubiquitous Engineering

Print ISBN: 978-981-329-243-7

Electronic ISBN: 978-981-329-244-4

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-32-9244-4_57
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