Ambient Intelligence systems måste representera information om sin miljö och känna igen relevanta situationer för att utföra lämpliga åtgärder proaktivt och självständigt. Den kontextinformation som dessa system samlar in har brister som ofullständighet eller felaktighet. Dessa egenskaper måste hanteras på ett graciöst sätt av Ambient Intelligence-systemet. Dessutom måste den företrädda informationen möjliggöra ett snabbt och tillförlitligt erkännande av den nuvarande situationen. För att lösa dessa problem föreslår vi en metod för situationsmodellering med hjälp av beskrivningen Logik baserad ontologi språket OWL DL och ett ramverk för att använda Beskrivning Logik resonemang tjänster för att känna igen den nuvarande situationen baserat på sammanhang. Fördelarna med metoden är många: semantiken i beskrivning Logiken möjliggör graciös hantering av ofullständig kunskap. De väl underbyggda resonemangen gör det inte bara möjligt att erkänna den nuvarande situationen, utan kan också öka det övergripande systemets tillförlitlighet. Dessutom är optimerade resonemangssystem fritt tillgängliga och redo att användas. Vi stödjer genomförbarheten av vår strategi genom att tillhandahålla en fallstudie baserad på en smart hemmaapplikation som genomför en utvärdering av olika Beskrivning Logistik resonanser med avseende på vår applikation ontologi samt en diskussion av Beskrivning Logiksystem i Ambient Intelligence.
Thomas och Al. REF föreslog att man skulle använda Beskrivningslogik (DL) baserad på ontologispråk, OWL DL, till modellsituation.
IOS Press Employing Description Logics in Ambient Intelligence for Modeling and Reasoning about Complex Situations
{'venue': 'JAISE', 'journal': 'JAISE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}