Sie befinden Sich nicht im Netzwerk der Universität Paderborn. Der Zugriff auf elektronische Ressourcen ist gegebenenfalls nur via VPN oder Shibboleth (DFN-AAI) möglich. mehr Informationen...
Ergebnis 8 von 97

Details

Autor(en) / Beteiligte
Titel
Bayes'sche Methodik zur lokalen Fusion heterogener Informationsquellen (Bayesian Methodology for the Local Fusion of Heterogeneous Information Sources)
Ist Teil von
  • Technisches Messen, 2007-03, Vol.74 (3), p.103-111
Ort / Verlag
Oldenbourg Wissenschaftsverlag
Erscheinungsjahr
2007
Link zum Volltext
Quelle
De Gruyter journals
Beschreibungen/Notizen
  • Bei der Fusion heterogener Informationsquellen muss deren unterschiedlicher Abstraktionsgrad und deren unterschiedliche Natur (Formalisierung) überwunden werden. Essenzielle Forderungen an eine Fusionsmethodik sind die Fähigkeiten zur Transformation, Fusion und Fokussierung. Es wird gezeigt, dass die Bayes’sche Wahrscheinlichkeitstheorie in einer Degree-of-Belief-Deutung jede dieser Forderungen erfüllt. Um ihren hohen Rechenaufwand entscheidend zu verringern, wird anschließend ein lokaler Bayes’scher Fusionsansatz vorgestellt. Dieser kann in Anlehnung an kriminalistische Ermittlungen mittels einer agentenbasierten Fusionsarchitektur umgesetzt werden. In fusing heterogeneous information sources, their different abstraction levels and formalizations have to be coped with. Essential requirements on a fusion methodology are its abilities to transform, fuse, and focus. It is shown that the Bayesian fusion methodology as Degree-of-Belief interpretation covers all these areas. With a view to reduce high computational costs, a local approach for the Bayesian fusion of information is subsequently be presented. In analogy to criminalistic investigation, this approach can be realized via agent-based fusion architecture.
Sprache
Englisch
Identifikatoren
ISSN: 0171-8096
eISSN: 2196-7113
DOI: 10.1524/teme.2007.74.3.103
Titel-ID: cdi_crossref_primary_10_1524_teme_2007_74_3_103

Weiterführende Literatur

Empfehlungen zum selben Thema automatisch vorgeschlagen von bX