Citation:
Bobillo, F., et al. (eds.) (2014). ESTYLF 2014: XVII Congreso Español sobre Tecnologías y Lógica Fuzzy: Libro de actas. (pp. 541-545).
ISBN:
978-84-15688-76-1
Sponsor:
Este trabajo ha sido financiado por la Junta de Andalucía (P11-TIC-7460), la Comunidad de Madrid (S2009/TIC- 1485) y el Ministerio de Economía y Competitividad de España (TEC2012-37832-C02-01, TEC2011-28626-C02- 02, TIN2012-30939).
Project:
Comunidad de Madrid. S2009/TIC-1485/CONTEXTS Gobierno de España. TEC2012-37832-C02-01 Gobierno de España. TEC2011-28626-C02- 02 Gobierno de España. TIN2012-30939
Rights:
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España
Abstract:
Las técnicas de fusión de datos e información procedente de redes de sensores necesitan manejar información incierta e imprecisa, puesto que es habitual enfrentarse a problemas en los que el conocimiento disponible es vago o insuficiente y/o los aparatos de meLas técnicas de fusión de datos e información procedente de redes de sensores necesitan manejar información incierta e imprecisa, puesto que es habitual enfrentarse a problemas en los que el conocimiento disponible es vago o insuficiente y/o los aparatos de medición están sujetos a fallos. Con el reciente auge de la denominada "fusión de alto nivel", que tiene como objetivo reconocer la situación observada e identificar posibles riesgos, este problema se ha acentuado, ya que los formalismos que se utilizan habitualmente para construir un modelo simbólico del escenario, como la lógica de primer orden y las ontologías, no proporcionan soporte para este tipo de conocimiento. En este trabajo repasamos varias propuestas recientes para representación y razonamiento con información incierta e imprecisa en fusión de alto nivel. Nos centramos en dos tipos: (a) las que incorporan estos mecanismos en los propios modelos de representación, como las ontologías probabilísticas y difusas y las redes lógicas de Markov; (b) las que extienden el proceso de fusión con una capa de gestión de incertidumbre adicional, como las basadas en argumentación probabilística.[+][-]
Description:
Actas de: XVII Congreso Español sobre Tecnologías y Lógica Fuzzy (ESTYLF 2014). Zaragoza, 5-7 de febrero de 2014.