4.1. EvaluationTo evaluate the prop

4.1. Evaluation
To evaluate the proposed method based on the Dempster-Shafer theory, the same data employed to evaluate the algorithm based on the threshold method were used. After analyzing the relationship of the temperature and humidity values, we observed a very similar behavior in the experiments we conducted. When a fire occurred, as the temperature increased, the relative humidity decreased. According to the data obtained, we consider that the spline interpolation or the Gaussian process are good choices to assign mass values to the information collected from sensors. However, for sake of simplicity, to evaluate our proposed algorithm we used the Lagrange interpolation method and the Newton polynomial interpolation method.

Kết quả (Việt) 1:

4.1. đánh giáĐể đánh giá phương pháp được đề xuất dựa trên lý thuyết Dempster-Shafer, cùng một dữ liệu sử dụng để đánh giá các thuật toán dựa trên phương pháp ngưỡng được sử dụng. Sau khi phân tích mối quan hệ của các giá trị nhiệt độ và độ ẩm, chúng tôi quan sát thấy một hành vi rất tương tự như trong các thí nghiệm chúng tôi tiến hành. Khi một đám cháy xảy ra, như là nhiệt độ tăng lên, độ ẩm tương đối giảm. Theo dữ liệu thu được, chúng ta xem xét rằng nội suy spline hoặc trình Gaussian là sự lựa chọn tốt để gán giá trị khối lượng thông tin thu thập từ các cảm biến. Tuy nhiên, for sake of đơn giản, để đánh giá thuật toán được đề xuất của chúng tôi chúng tôi sử dụng phương pháp nội suy Lagrange và phương pháp nội suy đa thức Newton.

Kết quả (Việt) 2:

4.1. Đánh giá
Để đánh giá các phương pháp đề xuất dựa trên lý thuyết Dempster-Shafer, cùng một dữ liệu được sử dụng để đánh giá các thuật toán dựa trên phương pháp ngưỡng đã được sử dụng. Sau khi phân tích mối quan hệ giữa các giá trị nhiệt độ và độ ẩm, chúng tôi quan sát thấy một hành vi tương tự trong các thí nghiệm chúng tôi tiến hành. Khi một đám cháy xảy ra, khi nhiệt độ tăng, độ ẩm tương đối giảm. Theo dữ liệu thu được, chúng tôi cho rằng suy spline hoặc quá trình Gaussian là sự lựa chọn tốt để gán giá trị khối lượng thông tin thu thập từ các cảm biến. Tuy nhiên, vì lợi ích của sự đơn giản, để đánh giá thuật toán đề xuất của chúng tôi, chúng tôi sử dụng phương pháp nội suy Lagrange và Newton phương pháp nội suy đa thức.