Abstract-Humans naturligt återanvända återkallad kunskap för att lösa problem och detta inkluderar förståelse för sammanhanget d.v.s. Den information som identifierar eller karakteriserar dessa problem. För problem i komplexa och dynamiska miljöer kräver effektiva lösningar från operatörernas sida att de förstår miljösituationen tillsammans med sammanhanget. Sammanhangsmedvetna fallbaserade resonemang (CBR) applikationer använder kontexten av användare för att tillhandahålla lösningar på problem. Kombinationen av en kontextmedveten CBR med allmän domänkunskap har visat sig förbättra likhetsbedömningen, lösa domänspecifika problem och problem med osäker kunskap. Dessa CBR-strategier behandlar problem med ofullständiga data och domänspecifika problem, men framtida problem som är beroende av situationen kan inte förutses på grund av bristen på möjlighet att förutsäga miljöns tillstånd. Detta dokument bygger på tidigare arbete med att presentera ett tillvägagångssätt som kombinerar situationsmedvetenhet, kontextmedvetenhet, fallbaserat resonemang och allmän domänkunskap i ett beslutsstödsystem. Genom att kombinera dessa begrepp ger arkitekturen i detta system möjlighet att hantera osäker kunskap och förutsäga miljöns tillstånd för att lösa specifika domänproblem. Papperet utvärderar koncepten genom en försöksimplementering i flödessäkringskontrolldomänen för att förutsäga bildandet av hydrat i olje- och gasledningar under havsytan. Resultaten visar en tydlig förbättring i både likhetsbedömning och problemlösningsförutsägelse.
Andra tekniker för självanpassning som används av sammanhangsmedvetna system inkluderar att använda fallbaserade resonemang för att ta itu med domänspecifika problem och ofullständiga datamängder REF och försöka ta itu med bristen på domänkunskap genom självadaption.
Situation awareness in context-aware case-based decision support
{'venue': '2011 IEEE International Multi-Disciplinary Conference on Cognitive Methods in Situation Awareness and Decision Support (CogSIMA)', 'journal': '2011 IEEE International Multi-Disciplinary Conference on Cognitive Methods in Situation Awareness and Decision Support (CogSIMA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}