Bibliograph.
Daten | Zweigle, Oliver; Häussermann, Kai; Käppeler, Uwe-Philipp; Levi, Paul: Extended TA Algorithm for adapting a Situation Ontology.
In: Proceedings of the FIRA RoboWorld Congress 2009, Progress in Robotics.
Universität Stuttgart : Sonderforschungsbereich SFB 627 (Nexus: Umgebungsmodelle für mobile kontextbezogene Systeme).
Communications in Computer and Information Science; 44, S. 364-371, englisch.
Incheon, Korea: Springer Verlag, 18. August 2009.
ISBN: 978-3-642-03985-0.
Artikel in Tagungsband (Konferenz-Beitrag).
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| Körperschaft | Federation of International Robot-soccer Association |
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| CR-Klassif. | I.2.6 (Artificial Intelligence Learning)
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| Keywords | situation recognition, situation, bayes |
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| Kurzfassung | In this work we introduce an improved version of a learning algorithm for the automatic adaption of a situation ontology (TAA) which extends the basic principle of the learning algorithm. The approach bases on the assumption of uncertain data and includes elements from the domain of Bayesian Networks and Machine Learning. It is embedded into the cluster of excellence Nexus at the University of Stuttgart which has the aim to build a distributed context aware system for sharing context data.
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Volltext und
andere Links | Springerlink
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| Abteilung(en) | Universität Stuttgart, Institut für Parallele und Verteilte Systeme, Bildverstehen
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| Projekt(e) | SFB-627, C3 (Universität Stuttgart, Institut für Parallele und Verteilte Systeme, Bildverstehen)
SFB-627, E3 (Universität Stuttgart, Institut für Parallele und Verteilte Systeme, Bildverstehen)
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| Eingabedatum | 28. September 2009 |
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