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相似文献
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1.
基于本体的上下文感知中间件框架   总被引:1,自引:1,他引:1  
上下文感知是普适计算的核心技术之一,而描述和理解上下文信息是上下文感知的前提.由于上下文信息种类繁多、感知方式迥异,目前开发面向特定应用的上下文感知系统缺乏统一的机制和通用的架构,增加了系统开发的成本.引入语义Web技术,利用本体对上下文信息进行建模,采用本体描述语言描述上下文模型,提供了一个公共的上下文本体以实现多个独立开发的上下文感知系统对知识的共享和推理,构建了通用的上下文感知中间件框架,从而实现对域内上下文知识的共同理解.  相似文献   

2.
基于本体的上下文感知系统   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
王曙宁  俞建新 《计算机工程》2007,33(11):42-43,49
普适计算自20世纪90年代中期被提出以后得到了普遍的关注。上下文感知作为实现普适计算的关键技术已成为重要的研究课题。在分析上下文感知系统以及组成模块的基础上,借鉴软件方法学中的快速原型模型思想,通过本体标记语言OWL给出了系统中感应模块搭建的实例。  相似文献   

3.
针对普适环境下上下文感知计算需求,引入广义模型化理论,建立了一种面向通用环境资源的上下文信息数据模型;在此基础上,提出了上下文感知中间件体系框架,并详细阐述了其构件化的实施方案。该中间件平台的上下文获取层能够封装各类感知器捕获的资源信息,中间处理层负责信息的管理、推理和聚合,基于门面模式的上下文访问层提供同步和异步相结合的上下文信息统一访问入口。通过实验测试了平台的时间损耗,表明该中间件可提供通用的上下文感知服务且具有较好的系统性能。  相似文献   

4.
普适计算环境下基于中间件的上下文质量管理框架研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
郑笛  王俊  贲可荣 《计算机科学》2011,38(11):127-130
随着信息技术的快速发展,分布式计算技术逐渐向普适计算技术演化,从而达到信息空间和物理空间融合的最终目标,为用户提供普适的智能化服务。为了达到这个目标,一个主要的困难就是如何有效地连续监测、才甫获与解释环境相关的上下文信息来确保精确的上下文感知性。很多研究者已先后投身于上下文感知的普适应用的研究工作中,但大多数往往直接针对原始上下文进行处理,没有考虑上下文质量(QoC)的影响。因此,提出了一种基于中间件的上下文质量管理框架,即通过上下文的质量门阂管理、重复与不一致的上下文丢弃等不同层次的控制机制,为上下文感知服务和应用用户提供有效而可靠的上下文服务。  相似文献   

5.
上下文建模是开发上下文感知系统的核心任务,它是应用理解和使用上下文的关键。按照生命周期的长短,上下文可以分为持久上下文和动态上下文,而后者可以进一步分为状态上下文和转换上下文。许多研究者在持久上下文和状态上下文建模方面做了大量的工作,但涉及到转换上下文的工作却很少。因此提出了一个采用OWL语言描述的基于本体的形式化的动态上下文模型,以及一个上下文融合和消费机制的实现。同时,为应用提供了一些编程原则并以一个自动门禁系统的演示说明了系统如何从这个模型中受益。  相似文献   

6.
一种普适医疗环境下的上下文感知中间件   总被引:1,自引:0,他引:1  
普适医疗环境具有异构设备多且需动态加入或退出、医疗术语关联复杂等特点,现有上下文感知中间件在上下文发现和接入、上下文知识管理等方面尚有不足。基于本体对上下文信息建模和推理,提出一种适用于普适医疗环境的上下文感知中间件,该中间件采用集中式架构、用UPnP作为上下文发现和接入方法,还讨论了该中间件在智能病房典型场景中的应用。  相似文献   

7.
随着移动计算和普适计算领域的不断发展,其已经对移动应用开发提出了新的挑战.与固定网络计算不同,移动计算在无线环境中运行,资源有限且环境时刻变动,应用需要感知并能适应环境变化.所以,在对上下文感知机制进行分析研究的基础上,本文提出了一个上下文感知中间件体系结构.  相似文献   

8.
支持上下文感知应用程序的动态自适应中间件框架   总被引:1,自引:0,他引:1  
许楠  张维石 《计算机应用》2014,34(4):1149-1154
上下文感知计算是当前开发和部署智能应用不可或缺的关键技术之一。上下文能否在计算中真正发挥其作用,主要取决于两方面:一是如何连续稳定地从动态交互环境中获取高质量上下文,二是如何推理上下文并制定适应决策。为了实现上述目标,设计了一个分层的中间件框架,该中间件能够根据上下文质量参数,动态地选择能提供高质量上下文的信息源,并对这些原始上下文进行预处理和推理,进而自动地制定适应决策为用户提供合适的服务。实验测试了平台的性能,并与同类系统进行了比较,结果表明该中间件能够快速有效地支持上下文感知应用的开发部署,并且在计算性能方面有显著提高。  相似文献   

9.
由于普适计算环境越来越复杂对自适应软件开发要求越来越高,为了对普适计算环境下的自适应和构件化应用提供支持,提出了一种适用于普适计算环境的基于上下文的自适应构件化的CBACM中间件模型。最后,仿真实验结果表明了CBACM模型较传统中间件在自适应成功率、资源消耗和响应时间方面的优势。  相似文献   

10.
随着科技的发展,各种智能移动终端已普及到人们生活中,基于上下文感知计算的移动应用已越来越得到人们的关注。然而受现实环境中地理条件的多样性、网络的不稳定性以及用户数量的突变性等因素的影响,现有移动中间件技术已无法满足现实的多样性需要。为此,提出了一种基于上下文感知计算的移动中间件自适应模式,实现移动终端自适应感知上下文、自主存储、推理与分析,降低用户参与度,提高系统自主交互的能力。  相似文献   

11.
为了对普适环境下的构件化应用提供支持,扩展传统的构件适配技术,在上下文感知中间件的基础上,提出支持上下文感知的构件适配模型CACAM和构件适配算法CACA,实现对环境、用户上下文的动态感知和重配置。实验结果表明,该模型能够有效地实现普适计算环境下基于上下文感知的构件适配。  相似文献   

12.
基于上下文感知的普适服务框架   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
为了更好地适应用户的个性化需求和普适计算环境的特征,提出一种基于上下文感知的普适服务框架。该框架包括服务呈现层、服务管理层、服务提供层和上下文感知层。通过基于社区的服务管理方式来屏蔽普适计算环境中服务的异构性、分布性,动态地感知与当前计算环境和用户活动相关的上下文信息,采用基于上下文的服务推荐机制为用户提供个性化的服务,从而更好地适应人的意图和环境 因素。  相似文献   

13.
情境感知系统对情境信息的利用程度在不断提高,对服务的多样性提出了更高要求,但是传统的情境感知系统的建模方法难以满足对系统动态描述和模拟的需求。通过对传统的Petri网进行扩展,提出了情境感知系统的赋时着色Petri网模型;并结合仿真工具CPN Tools对模型进行模拟和验证,进而发现系统设计中存在的潜在不足,对其优化改进。以痴呆老人智能辅助系统为例,证明了该方法的有效性。  相似文献   

14.
基于本体论的地理信息系统中间件   总被引:2,自引:0,他引:2  
当今存在众多功能各异的地理信息系统平台及应用系统,这些系统间的信息集成和共享是地理信息产业发展亟待解决的问题。OpenGIS等国际标准虽然能部分实现各系统间的体系结构和数据格式兼容,但仍无法解决语义共享的问题。为此,论文提出了一种基于本体论技术的地理信息系统中间件,它位于地理信息系统平台和应用程序之间,通过本体库和本体服务器来实现对空间数据的语义解释,从而将异构的GIS应用系统紧密地集成在一起。  相似文献   

15.
为使NGN业务具有良好的适应性满足用户在灵活多变环境下的需要,提出基于本体的上下文感知业务生成框架,该框架对NGN中上下文业务系统的开发起到关键作用。分析NGN业务实现关键问题以及利用本体进行感知计算的方法,最后给出业务实现实例说明技术应用方法和该框架的可行性。  相似文献   

16.
普适计算中间件是目前普适计算领域的研究热点之一。普适计算环境的动态性和异构性对中间件技术提出了新的要求,而动态对象模型中间件和自适应中间件能够适应普适计算环境。文章主要分析了这两种中间件的基本原理、关键技术和特点。  相似文献   

17.
Task computing is mainly involved with how to interact with equipment and services for users. In such new mode users can only concern with the task need to be completed, without having to consider how to complete it. In recent years, this new mode has been considered the preferred choice under the environment of pervasive computing. Active task discovery is the key to task computing, which depends on context and automatically relates the corresponding services to complete the given operation. In this paper, based on active task computing model we present a new context-aware active task discovery mode and raise a good algorithm for discovering and executing task.  相似文献   

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