Att modellera och hantera användarsammanhanget korrekt i smarta miljöer är viktigt för att uppnå robusta och tillförlitliga system. När vi modellerar verkligheten måste vi ta hänsyn till dess tvetydiga natur. Med tanke på osäkerheten och vagheten i datainformationen i sammanhanget är det möjligt att få en mer exakt bild av miljön, vilket leder till en mer korrekt slutledningsprocess. För att uppnå dessa mål presenterar vi en ontologi som modellerar tvetydigheten i intelligenta miljöer och en datafusions- och inferensprocess som drar nytta av denna extra information för att ge bättre resultat. Vårt system kan bedöma säkerheten i de infångade mätningarna, kasta de opålitliga och kombinera resten till en enhetlig vision av det nuvarande användarsammanhanget. Den modellerar också systemets vaghet och kombinerar det med osäkerheten för att få en rikare slutledningsprocess.
Till exempel Almeida et al. I Ref föreslogs ett ontologibaserat tillvägagångssätt för modellering och hantering av användarsammanhang med beaktande av osäkerhet och vaghet i kontextuella data.
Assessing Ambiguity of Context Data in Intelligent Environments: Towards a More Reliable Context Managing System
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}