基于隐马尔科夫模型的上下文感知活动计算

为了推理移动用户在智能空间的活动，提出了基于隐马尔科夫模型的上下文感知活动计算．首先按照上下文的定义，采用元组方法表示移动用户和智能空间，然后根据活动理论基本构成元素和面向客体活动原理来描述用户活动和智能空间的状态变化，最后引用隐马尔科夫模型建立起用户活动与智能空间状态变化之间的联系，从而实现活动计算．该模型可以完整地描述活动分解为动作的过程，还可以根据每种活动的动作链标记用户活动数据，却不需要用户直接参与数据的标记．将该模型的动作状态数与上下文感知经验采样工具（ESM）的动作状态数进行比较，结果表明该模型的平均活动识别准确度比ESM高25％．     

智能普适个人流程服务上下文构建方法

上下文感知是提高人机交互智能性的重要途径。为了面向个人用户提供智能流程服务,提出了一种普适环境下个人需求信息的上下文感知策略,并建立了基于上下文感知的智能普适个人流程服务系统结构模型,该模型能够将提取到的分散的用户需求上下文自动融合构建为个人流程服务上下文。通过旅游实例初步证明该策略和模型的合理性和有效性。     

物联网环境下的智能交互架构研究

提出一种物联网环境下基于上下文融合的智能交互架构,并详细叙述了该架构中的各个组成部分,实现了物体和物体之间以及用户和物理世界之间的智能交互,突破了普适计算中虚拟和现实的界限,提供更智慧型的计算和服务。最后用本文提出的智能交互架构构建了智能电网系统中的交互架构,实例证明了该架构的有效性。     

考虑上下文质量的不确定上下文可信融合方法

针对复杂传感器网络环境下对传感器上下文精确定位、智能推理与可信融合的要求,结合上下文感知中间件和普适上下文质量管理技术,提出了一种考虑上下文质量的不确定上下文可信融合方法,该方法扩展了传统的上下文感知中间件模型,通过基于质量的上下文本体模型、上下文质量门阀管理、质量因子分类配置、质量因子筛选与可信度度量矩阵构建、重复与不一致上下文丢弃管理等机制实现多层次、可扩展的融合控制.实验表明,该方法能够有效提高不确定上下文的融合质量.     

面向智能空间的普适计算技术

普适计算作为智能空间的一种新型计算模式,从根本上改变人们对什么是计算的思考。普适计算是信息空间与物理空间的融合,在这个融合的空间中人们可以随时随地和透明地获得数字化的服务。本文综述了普适计算研究的现状和发展趋势,并讨论了普适计算关键研究内容—普适计算体系结构、觉察上下文计算和游牧计算。     

景区智能空间下的实时景点推荐技术

针对景区景点推荐不能满足游客个性化及实时性的要求,在景区智能空间条件下提出一种实时景点推荐技术,该技术通过上下文感知来获取动态信息,结合景点实时个性化推荐算法为游客提供景点推荐服务.通过实验说明所提出的实时景点推荐技术的可行性.     

基于觉察上下文计算的降低服务成本方法

针对转移法和睡眠法分别存在增加整体服务成本和资源发现速度较慢的缺点，提出了一个基于觉察上下文计算的降低服务成本的方法．该方法先抽象出资源发现与交互协议运行中的上下文，如系统平稳度、时间段、上下文历史，然后确定上下文的获取方法并分析上下文的获取代价，最后根据推理上下文得到的信息有目的地选择合适的方式来降低服务成本，如停止主动广播、睡眠．基于此思想，构建了包含传感器层、中间层、应用层的系统框架．实验结果表明，在最坏情况下，该方法没有增加整体服务成本，较睡眠法而言，它能让“穷”设备多睡眠37．32％的时间，发现资源的速度快15．68％。     

基于集对分析的上下文感知不确定性的推理方法

在上下文感知计算应用中,需要对传感器获取的原始上下文数据进行推理、融合以获取高层上下文信息.利用集对分析(SPA)的思想,提出一种利用同异反向量夹角余弦来对不确定性上下文进行推理的方法.通过对智能空间场景中不确定上下文状态推理的实例分析、比较,表明该方法概念清晰、计算简明,具有较强的实用价值和较高的可靠性.     

基于上下文感知的智能停车场系统的研究

上下文感知是在移动计算环境中实现人机自然交互的关键.车辆停放乱和车辆失窃是停车场的重点问题.针对该问题,提出了一种基于ZigBee和上下文感知的智能停车场管理系统,给出了智能停车管理系统的总体架构.该系统使用RFID对车和车主进行跟踪,并根据所感知信息进行上下文推理决策判断合法性,从而有效实现对停车场的智能化管理.     

基于觉察上下文计算平台的智能提醒器

已有的提醒系统使用的上下文信息有限,并且缺乏有效的推理,不能满足用户的需要。为此,本文提出了基于觉察上下文计算平台的智能提醒系统,该平台将上层应用和底层传感器分离,同时支持上下文建模、推理等,功能全面,通用性强且具扩展性。最后在智能提醒器的应用中验证了该平台的有效性。     

基于虚拟人的智能提示系统研究与应用

本文讨论了将虚拟现实,人工智能和上下文感知应用于智能提示系统的技术,对虚拟人的表现形式,系统的智能化,及上下文感知处理给予实现.最后结合一个在ATM自动柜员机上的应用给予说明和展示.     

上下文约束的访问控制模型与框架

安全策略往往是与环境信息动态相关的,包括时间、地点、用户信用等级、操作对象的属性与状态等等.在传统的访问控制模型基础上建立一个上下文约束的访问控制模型.定义广义的上下文概念,包含主体上下文、角色上下文、环境上下文和数据对象上下文.依据模型理论确定系统的模块划分以及模块的层级关系,建立了访问控制系统的概念框架结构.     

基于规则的交互上下文预测基于规则的交互上下文预测

为了改进当前上下文预测中由于缺乏对交互情况的考虑所导致的不完全预测问题,提出了基于规则对交互上下文进行预测的方法．给出了交互上下文的定义及使用本体对交互上下文进行建模的方法．在基于规则的交互上下文预测架构中,利用交互规则发掘算法和交互预测算法等推理计算得出交互规则,根据得到的交互规则对交互上下文进行预测．该方法的使用合理地改进了传统的上下文模型,从根本上系统地解决了传统的上下文预测的局限性问题,有效地提高了上下文预测的能力．     

普适环境下上下文感知计算的分析和综述

本文在分析上下文及上下文感知计算定义的基础上,首先讨论了上下文感知计算系统的建模与仿真问题,接着分析了上下文感知计算的系统框架,对现有的框架进行了分类,指出了系统框架所要解决的主要问题。最后介绍了上下文感知应用的研究情况。     

主观Bayes网络在普适计算中的应用研究

由于硬件系统的异构性和无线网络的相对不稳定,造成直接由传感器获得的上下文的不确定性和不一致性。笔者针对此问题把主观Bayes网络模型应用到普适环境中对上下文进行推理,并且对OWL进行了扩展——SBOWL语言,以适应主观Bayes网络模型在上下文推理中的应用。通过在原型系统CIS的上下文推理层应用主观Bayes网络,验证了该方法的可行性。     

基于上下文的Web服务推荐模型

传统的Web服务推荐模型仅仅考虑到Web服务层的质量特性,如QoS,随着Web服务的普及,服务交易的广泛使用,如何组合Web服务来完成一个操作流程满足用户的需求是一个新的挑战.提出了一个新的基于上下文的组合服务推荐模型,该模型不仅考虑到服务层和业务层的质量特征,而且进一步考虑了服务的上下文信息,包括用户兴趣、喜好等等,能够更好地对Web服务进行推荐.     

觉察上下文应用的开放式支撑环境的研究

设计和实现了普适计算中觉察上下文应用的开放式支撑环境———OCAenv.提出并探索了一系列的相关关键技术:觉察上下文功能层次模型、主体-类型模型、上下文服务统一模型、动态绑定机制、交易器联邦路由机制;设计了一个基于中间件的觉察上下文支撑环境OCAenv,包括pvcwCORBA、上下文服务、发现服务和动态绑定层.在以上工作的基础上,开发了一个觉察上下文应用WiW2,检验了原型OCAenv的各项特征.通过演示系统WiW2证明了本方案的实用性和开放性.     

一种上下文集成的冲突处理方法

为了实现服务组合对环境的适应性,设计了能满足上下文动态集成的模型,并使用CC/PP的RDF创建P rofiles描述上下文。详细分析上下文集成中出现的冲突情况,定义优先级和效用因子,解决上下文集成中的冲突问题。结合原型系统进行测试,并给出了实验结果。研究结果表明:在不同的冲突策略情况下,该方法能在可接受的时间内解决冲突。     

正确理解原作上下文和作者意图是翻译的前提

作者分析和阐述了上下文语境和作者意图对精确理解原文和准确翻译的重要性，指出上下文语境在一定程度上使原文词义语义具备被理解的前提，上下文关系与作者意图的反映息息相关。认为翻译时必须从上下文理解原文并在译文中体现出原作作者的意图     

基于上下文认知的高能效路由算法

针对由智能移动通信设备组成的、支持网络富媒体应用的无线Ad hoc网络环境,提出了一种基于上下文认知的高能效路由算法.该算法使用上下文认知自学习方法监测设备运行过程中的上下文信息,计算节点上各类应用对应的能量效用值,然后综合利用节点上与应用相关的能量效用、剩余能量和信号强度等上下文信息自适应地调整路由,为资源受限的移动节点节约能量.仿真结果表明,与一些经典路由算法相比,文中路由算法能有效地提高网络的能量使用效率和网络生存时间,减少网络的时延开销.