基于Socket與多線程的媒體遷移播放功能的實現(xiàn).pdf

1、在普適服務(wù)概念的背景下，本文通過對Context Logic與Context Fabric兩種推理方法的分析研究，發(fā)現(xiàn)這兩種情境信息計算方法都不能完全滿足我們的普適服務(wù)下的情境信息推理計算的要求。通過研究發(fā)現(xiàn)，Context Logic雖然相對于單純的概率模型有所改進(jìn)，解決了不能處理結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)的問題，但是Context Logic是基于一階概率邏輯而設(shè)計的，因為Bayesian網(wǎng)絡(luò)本身也是一個NP-hard問題，加入一階表示能力使計算的

2、復(fù)雜度大幅度提高。Context Fabric（聚類法）是基于模式識別理論建立的情境識別方法，它在某些情境覺察中，可以發(fā)揮作用，但不能滿足智能空間情境推理服務(wù)的應(yīng)用要求。這是因為這種方法是通過在一組互斥的情境集中選取一個元素，來對情境進(jìn)行表示的，所以這本質(zhì)上是在命題層次上對問題進(jìn)行描述，不具有對不確定性問題的描述能力。
　　 本文在對多種相關(guān)推理方法的研究后，發(fā)現(xiàn)Paul Castro提出的一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概率關(guān)系模型比較符

3、合我們的普適服務(wù)下的情境信息推理計算的要求，這種推理算法是用經(jīng)典的D-S證據(jù)理論作為證據(jù)信任度推理模型對從傳感器獲得的情境信息數(shù)據(jù)進(jìn)行推理計算，其中情境信息包括情境變量，數(shù)據(jù)集狀態(tài)等。但Paul的推理算法在信任性、精確性、相關(guān)性三個方面還有不足，所以經(jīng)過對其算法在這三個方面的改進(jìn)，本文提出了一種能適應(yīng)對多源情境信息進(jìn)行推理的計算方法。對信任性的改進(jìn)，本文是通過加入測度信任性的權(quán)值因子與原來的證掘進(jìn)行融合計算。對精確性的改進(jìn)，本文是通過引

4、入時間函數(shù)對證據(jù)的時間精確性進(jìn)行評估，并進(jìn)行融合計算。最后對相關(guān)性的改進(jìn)，本文通過把具有相關(guān)性的證據(jù)做去相關(guān)化處理，從而使新得到的證據(jù)符合經(jīng)典的證據(jù)理論的計算要求。最終，經(jīng)過本文的對情境信息推理算法的三個方面的改進(jìn)，推理決策的正確率得到提高，算法的適用范圍得到擴(kuò)大。本文完成了普適服務(wù)概念下智能空間中具有媒體遷移播放功能軟件系統(tǒng)，首先完成了 Windows平臺上的系統(tǒng)，具體實現(xiàn)方法是利用SMIL與Socket技術(shù)，實現(xiàn)了臺式機(jī)上的電影遷移

5、播放功能。其中SMIL的主要用途是控制電影的播放位置。利用多線程技術(shù)增加了程序的響應(yīng)性能。在電影播放的過程當(dāng)中，主界面為用戶提供了聊天服務(wù)。本文的電影播放時使用的是用MFC框架下的控件制作的播放器，這樣能更方便的獲取到電影的播放時間。本文利用QT開發(fā)工具完成了Linux上的媒體文件遷移系統(tǒng)。從總體上說，程序的運行效果達(dá)到了預(yù)期的設(shè)計目標(biāo)。在完成了PC平臺上的媒體遷移播放功能后，本文繼續(xù)研究了可斷點續(xù)傳的下載，并實現(xiàn)了可斷點續(xù)傳的下載，應(yīng)