Drone Fleet Reliability Analysis Based on Uncertain Data Using Binary Decision Diagram

2023

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/icsrs59833.2023.10381115
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Drone applications have been developed extensively in different areas. For example, they are used in monitoring, searching, detection, communication, delivery, and transportation of cargo in various sectors of the economy. The reliability of drones in these problems should play a principal role. However the information for the reliability analysis can be incomplete and uncertain. This paper proposes a new method of drone fleet reliability analysis based on uncertain data. The mathematical model of a drone fleet is defined as structure function. The structure function is represented by a Binary Decision Diagram (BDD), which is constructed based on incomplete and uncertain data. The BDD construction is implemented based on the classification method of data mining, in particular, Fuzzy Decision Tree (FDT). This study shows that the transformation of inducted FDT to BDD is simplest than FDT transformation to other forms of structure function representation.