Zusammenfassung
Anwendungen, wie sie beispielsweise bei autonomen, mobilen Systemen vorkommen, erfordern die Bearbeitung und Auswertung von heterogenen, unsicheren Messwerten. Probabilistische Ansätze bieten die Möglichkeit, derartige Probleme zu lösen. Präsentiert wird die DBNL, eine C++ Bibliothek, welche die Repräsentation und Inferenz von dynamischen, hybriden Bayes’schen Netzen in komfortabler Weise ermöglicht. Zu den Stärken der DBNL zählen ihre modulare Architektur, die flexible Formulierung von Anfragen, die Unterstützung von beliebigen, benutzerdefinierten Übergangsfunktionen sowie die einfache Erweiterbarkeit um neue Inferenzalgorithmen und Wahrscheinlichkeitsverteilungen.
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Literaturverzeichnis
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© 2009 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
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Kohlhaas, R., Szekeresch, F., Gindele, T., Dillmann, R. (2009). Dynamic Bayesian Network Library. In: Dillmann, R., Beyerer, J., Stiller, C., Zöllner, J.M., Gindele, T. (eds) Autonome Mobile Systeme 2009. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-10284-4_30
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-10284-4_30
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