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Segmenting Bayesian networks for intelligent information dissemination in collaborative, context-aware environments with Bayeslets

Frank, Korbinian und Roeckl, Matthias und Pfeifer, Tom und Robertson, Patrick (2013) Segmenting Bayesian networks for intelligent information dissemination in collaborative, context-aware environments with Bayeslets. Pervasive and Mobile Computing, Specia. Elsevier. doi: 10.1016/j.pmcj.2013.11.003. ISSN 1574-1192.

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Offizielle URL: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S157411921300151X

Kurzfassung

With ever smaller processors and ubiquitous Internet connectivity, the pervasive computing environments from Mark Weiser’s vision are coming closer. For their context-awareness, they will have to incorporate data from the abundance of sensors integrated in everyday life and to benefit from continuous machine-to-machine communications. Along with huge opportunities, this also poses problems: sensor measurements may conflict, processing times of logical and statistical reasoning algorithms increase non-deterministically polynomially or even exponentially, and wireless networks might become congested by the transmissions of all measurements. Bayesian networks are a good starting point for inference algorithms in pervasive computing, but still suffer from information overload in terms of network load and computation time. Thus, this work proposes to distribute processing with a modular Bayesian approach, thereby segmenting complex Bayesian networks. The introduced “Bayeslets” can be used to transmit and process only information which is valuable for its receiver. Two methods to measure the worth of information for the purpose of segmentation are presented and evaluated. As an example for a context-aware service, they are applied to a scenario from cooperative vehicular services, namely adaptive cruise control.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/86501/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Segmenting Bayesian networks for intelligent information dissemination in collaborative, context-aware environments with Bayeslets
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Frank, KorbinianKorbinian.Frank (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Roeckl, MatthiasIn2SoftNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Pfeifer, Tomtom.pfeifer (at) tu-berlin.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Robertson, Patrickpatrick.robertson (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2 Dezember 2013
Erschienen in:Pervasive and Mobile Computing
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:Specia
DOI:10.1016/j.pmcj.2013.11.003
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Pfeifer, TomNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:Elsevier
ISSN:1574-1192
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Vehicle-to-vehicle; Information dissemination; Information assessment; Bayeslet; Bayesian network; Context inference; Machine-to-machine communication
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Verkehrsmanagement (alt)
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V VM - Verkehrsmanagement
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - VABENE (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Kommunikation und Navigation > Nachrichtensysteme
Hinterlegt von: Frank, Korbinian
Hinterlegt am:27 Jan 2014 16:15
Letzte Änderung:06 Nov 2023 15:17

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