面向普适计算上下文建模和推理技术的研究

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1、南京邮电大学硕士研究生学位论文中文摘要中文摘要普适计算作为新的计算模式，实现了信息空间和物理空间的融合。在这个融合的空间中，人们可以随时随地、透明地获得数字化的服务。上下文感知计算是普适计算研究的关键技术之一，是实现普适计算智能性的重要途径。然而上下文感知计算面临的环境非常复杂，场景多变。上下文信息来源广泛，结构各异，并且存在着冲突和不确定性。因此迫切需要对上下文用统一的数据结构或模型描述，实现在不同设备和应用间的共享，同时提供一种有效的不确定性上下文推理融合方法，以形成更有价值的高层上下文。本文的主要工作如下：（1）在分析比

2、较现有的上下文感知计算系统框架的基础上，利用本体描述和建模上下文信息，建立了基于本体的上下文感知计算系统框架。其优点在于：上下文知识使用统一的描述，实现了不同服务之间的知识共享，形成了对域内知识的共同理解，最终可以实现上下文感知系统分布式开发和软件复用的目的。（2）针对不确定性上下文的推理，结合领域本体模型，提出了基于证据理论的不确定性上下文推理方法，将本体模型映射到信任结构上。对于高冲突证据，计算其可信度，并将可信度作为权重对证据进行加权平均，最后利用证据合成法则得到每个命题的信任程度，从而推演出最终结果，通过仿真实验证明了

3、该方法的有效性和正确率。（3）本文最后设计并实现了校园自助旅游系统软件，结合本体建模和推理的思想，详细分析了校园本体建立的流程，介绍了本体推理和规则推理的使用方法，简要说明了系统在硬件和软件上的实现过程，通过相关场景的演示说明了其可用性及可行性。关键词：普适计算，上下文感知，上下文建模，上下文推理，证据理论I南京邮电大学硕士研究生学位论文ABSTRACTABSTRACTPervasivecomputing,asanewpatternofcomputing,implementstheconvergenceofthecybersp

4、aceandthephysicalspace.Inthisfusedworld,peoplecantransparentlygetdigitalservicesatanytimeandanywhere.Context-awarecomputingisoneoftheimportantissuesofpervasivecomputing,andisanimportantwaytoachievetheintelligenceofpervasivecomputing.However,context-awarecomputingenv

5、ironmentisverycomplexandcomplex,inwhich,contextinformationcomesfromvarieddatasourceswithdifferentstructures,andthereexistsconflictsanduncertaintiesamongthesecontexts.Therefore,weneedtorepresentthesecontextsbytheuseofunifieddatastructureormodeltorealizethesharingbetw

6、eendifferentdevicesandapplications.Furthermore,toacquiremorevaluedhighcontext,wealsoneedaneffectivemethodtoreasonandfuseuncertaintycontext.Themainworksofthisthesisareasfollows:(1)Aftertheanalysisofexistingframeworksofcontext-awarecomputingsystems,thisthesisusestheon

7、tologytorepresentandmodelthecontextinformation,andbuildsaframeworkofcontext-awarecomputingsystembasedonontology.Ithassomeadvantages:aunifieddescriptionofcontextknowledge,knowledge-sharingbetweendifferentservicesandacommonunderstandingofdomainknowledge.Anditfinallyre

8、alizesthepurposesofdistributedcontext-awaresystemdevelopmentandsoftwarereuse.(2)Astotheuncertaintycontextreasoning,wecombinethedomainontol