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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.

tm - technisches messen

Bayes'sche Methodik zur lokalen Fusion heterogener Informationsquellen (Bayesian Methodology for the Local Fusion of Heterogeneous Information Sources)