Analysis of a hybrid neural network as underlying mechanism for a situation prediction engine

This paper presents the results regarding a technique that can be used as an underlying mechanism for situation prediction. We analysed a hybrid neural network called Multi-output Adaptive Neural Fuzzy Inference System (MANFIS) and compared its predictive ability with a Multi-Layer Perceptron (MLP). The results demonstrate that, depending on the application, the use of neural networks can be considered to be a good approach for situation prediction, when combined with other techniques.Key words: situation, context, prediction, neural networks, MANFIS

MultiS: A Context-Server for Pervasive Computing

AbstractContext-aware applications are capable of recognizing environmental changes and adapting their behavior to the new context. This process can be divided into three stages: monitoring, context recognition and adaptation. On the monitoring layer, raw information about the environment is collected from sensors. The context recognition layer processes the data acquired from the context and transforms it into information which can be useful for the adaptation process. With this information, the adaptation system can determine what behavior is correct for the application in each different context. This paper proposes a context server called MultiS, which has the goal of solving the problems arising from the context recognition layer, and which includes the following advantages: a) the production of new context data based on the information of several sensors and an ability to react to changes in the environment; b) definition of a composed language for the context data called CD-XML; c) support for mobility

Uma Proposta de Mecanismo de Autoadaptação para Sistemas de Sensoriamento Urbano

Este artigo apresenta um estudo da Computação Autonômica (CA) aplicado na literatura de sensoriamento urbano. A análise revela que o ponto de vista da CA ainda não foi totalmente explorado por tais trabalhos. Nesse sentido, um mecanismo de autoadapação com base no modelo de MAPE-K é proposto com o objetivo de proporcionar um componente genérico capaz de tratar os pontos identificados. Como avaliação preliminar, o mecanismo proposto foi incorporado na implementação da arquitetura UrboSenti para dispositivos móveis e desktop visando discutir as observações encontradas.Palavras-chave: Computação Autônoma, Sensoriamento Urbano, Sistemas Autoadaptativos, Computação Móvel

Uma Proposta de Mecanismo de Autoadaptação para Sistemas de Sensoriamento Urbano

Este artigo apresenta um estudo da Computação Autonômica (CA) aplicado na literatura de sensoriamento urbano. A análise revela que o ponto de vista da CA ainda não foi totalmente explorado por tais trabalhos. Nesse sentido, um mecanismo de autoadapação com base no modelo de MAPE-K é proposto com o objetivo de proporcionar um componente genérico capaz de tratar os pontos identificados. Como avaliação preliminar, o mecanismo proposto foi incorporado na implementação da arquitetura UrboSenti para dispositivos móveis e desktop visando discutir as observações encontradas.Palavras-chave: Computação Autônoma, Sensoriamento Urbano, Sistemas Autoadaptativos, Computação Móvel