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Approach Comparison on Context-Aware Computing with Uncertainty

机译:具有不确定性的上下文感知计算的方法比较

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摘要

Context-aware computing with uncertainty includes forming model,fusing of aware context, managing context information and so on. Approachcom-parison on computing of aware context with uncertainty for makingdynamic deci-sion is focused in this paper. We compare dynamic context-awarecomputing with improved Random Set Theory (RST) and extended D-Sevidence Theory (EDS). We give new modeling mode based on RST for awarecontext and our computing approach of modeled aware context, extend classicD-S Evidence Theory after considering context's feature. Then comparerelative computing methods, enu-merate experimental examples and give theevaluation. By comparisons, the more validity of new context-aware computingapproach based on RST than EDS with uncertainty information has been testedsuccessfully.
机译:具有不确定性的上下文感知计算包括形成模型,感知上下文的融合,上下文信息的管理等。本文着重于计算具有不确定性以进行动态决策的感知上下文的比较。我们将动态上下文感知计算与改进的随机集理论(RST)和扩展的D证据理论(EDS)进行了比较。我们为认知上下文提供了基于RST的新建模模式,并建立了模型化认知上下文的计算方法,在考虑了上下文特征之后扩展了经典D-S证据理论。然后比较了相关的计算方法,列举了许多实验实例并进行了评估。通过比较,已经成功地测试了基于RST的新上下文感知计算方法比具有不确定性信息的EDS更有效。

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