Övervakning av kontextuella data spelar en viktig roll för att öka människors livskvalitet. Sensorer som observerar specifika aktiviteter rapporterar kontextuella data till ett centralt system som är kapabelt till situationsresonemang. Systemet reagerar på alla händelser relaterade till det observerade fenomenet. Vi föreslår en intelligent mekanism som bygger på sensorers mätningar och tar fram lämpliga beslut för omedelbar identifiering av händelser. Mekanismen antar multivariat datafusion, tidsserieförutsägelse och konsensusteori för aggregeringsmätningar. Vi antar Fuzzy Logic för att hantera den inducerade osäkerheten i beslutsfattandet om de härledda varningar. Simuleringar över verkliga kontextuella data visar fördelarna och nackdelarna med vår övervakningsmekanism.
Kolomvatsos et al. I REF föreslogs en centraliserad mekanism som antar multivariat datafusion, tidsserieförutsägelse och konsensusteori för aggregering av mätningar med FL-baserad inferens.
Intelligent contextual data stream monitoring
{'venue': "PETRA '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}