Komplex händelseigenkänning (CER) applikationer uppvisar olika typer av osäkerhet, allt från ofullständiga och felaktiga dataströmmar till ofullständiga komplexa händelsemönster. Vi granskar CER-tekniker som i viss mån hanterar osäkerhet. Vi undersöker tekniker baserade på automatiserade, probabilistiska grafiska modeller, och första ordningen logik, som är de vanligaste, och metoder baserade på Petri nät och grammatik, som används mindre ofta. Flera begränsningar identifieras med avseende på de använda språken, deras probabilistiska modeller och deras prestanda, jämfört med de rent deterministiska fallen. Utifrån dessa begränsningar lyfter vi fram lovande riktlinjer för det framtida arbetet.
För att hantera osäkerhetsproblemet finns tekniker baserade på automata, probabilistiska grafiska modeller och första ordningens logik REF.
Probabilistic Complex Event Recognition: A Survey
{'venue': 'CSUR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}