2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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1、隨著傳感技術(shù)、傳感器網(wǎng)絡(luò)及嵌入式系統(tǒng)等軟硬件技術(shù)的廣泛應(yīng)用,作為普適計(jì)算的重要分支一上下文感知計(jì)算也得到了長(zhǎng)足的發(fā)展。上下文感知計(jì)算旨在通過主動(dòng)感知用戶相關(guān)的上下文狀態(tài),推理識(shí)別其所處上下文情境及意圖,力求前攝地為用戶提供需要的信息和恰當(dāng)?shù)姆?wù)。這種新型計(jì)算模式能夠?qū)⑷藗儚姆爆嵉挠?jì)算設(shè)備和服務(wù)的交互中解放出來,形成以人為中心的良好的交互氛圍,增強(qiáng)用戶體驗(yàn)。本體以其標(biāo)準(zhǔn)化、形式化、豐富的語義表達(dá)能力及出色的推理能力能夠有效地解決上下文的形

2、式化表示、知識(shí)共享與重用、互操作及上下文推理等關(guān)鍵問題,被公認(rèn)為很有前景的、且適用于上下文感知計(jì)算領(lǐng)域的技術(shù)之一。
  盡管基于本體的上下文感知計(jì)算研究取得了較大的進(jìn)展,但仍然存在諸多亟待解決的關(guān)鍵問題。本文對(duì)基于本體的上下文建模、上下文情境推理及上下文感知Web服務(wù)技術(shù)進(jìn)行深入研究,主要研究?jī)?nèi)容和研究成果如下:
  1.針對(duì)現(xiàn)有上下文模型大多面向特定領(lǐng)域,對(duì)通用性及上下文質(zhì)量描述支持不足的問題,本文采用本體技術(shù)建立一個(gè)通用

3、的、可擴(kuò)展的分層上下文模型。該模型使用OWL語言進(jìn)行形式化描述,具有較強(qiáng)的通用性、語義表達(dá)及擴(kuò)展能力,并支持上下文質(zhì)量信息的描述。為了不增加基于本體的上下文處理和推理負(fù)擔(dān),采用EMF技術(shù)建立支持通用性和可計(jì)算性的上下文質(zhì)量模型,并通過OWL內(nèi)置注釋屬性實(shí)現(xiàn)上下文本體模型的相關(guān)質(zhì)量信息的標(biāo)注。該上下文本體模型是本文研究工作的基礎(chǔ),為上下文情境推理識(shí)別、語義相似度計(jì)算及上下文感知Web服務(wù)等后續(xù)研究工作提供支持。
  2.針對(duì)現(xiàn)有上下

4、文情境推理方法對(duì)不確定性及用戶個(gè)性化需求支持不足的問題,本文提出一種混合式不確定性上下文情境推理方法。將模糊邏輯理論引入上下文本體模型中解決本體對(duì)不確定性上下文描述和處理能力不強(qiáng)的問題。采用SWRL語義規(guī)則描述上下文情境,結(jié)合遺傳算法對(duì)通用上下文情境模型進(jìn)行個(gè)性化需求擴(kuò)展,以提高情境推理的準(zhǔn)確度和時(shí)效性。采用基于規(guī)則和本體相結(jié)合、并兼顧不確定性上下文處理的方法推理識(shí)別用戶所處上下文情境,通過將確定及不確定性上下文變量分離處理,降低語義推

5、理過程的復(fù)雜度。設(shè)計(jì)基于語義相似度的近似規(guī)則匹配算法處理上下文情境模型沒有覆蓋當(dāng)前上下文取值的情況。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠有效提高上下文情境推理的有效性和時(shí)效性。
  3.針對(duì)現(xiàn)有上下文感知系統(tǒng)大多通過手工規(guī)則為用戶進(jìn)行上下文感知服務(wù)選擇等問題,本文提出一種基于粒計(jì)算的決策規(guī)則自動(dòng)生成方法。將上下文歷史視為決策信息系統(tǒng),采用粒矩陣進(jìn)行等價(jià)類的刻畫,定義關(guān)系矩陣實(shí)現(xiàn)決策信息系統(tǒng)相容性的檢測(cè),定義粒矩陣間相與運(yùn)算,將知識(shí)粒化過程轉(zhuǎn)化

6、為矩陣運(yùn)算,快速地實(shí)現(xiàn)不同程度的知識(shí)?;?,通過粒度計(jì)算實(shí)現(xiàn)冗余上下文屬性及屬性值的約簡(jiǎn),并將約簡(jiǎn)結(jié)果自動(dòng)轉(zhuǎn)換為決策規(guī)則。當(dāng)上下文環(huán)境改變時(shí),依據(jù)自動(dòng)生成的決策規(guī)則為用戶選擇合適的服務(wù)??紤]服務(wù)選擇過程涉及的上下文質(zhì)量的優(yōu)劣,提出質(zhì)量驅(qū)動(dòng)的服務(wù)提供方法,依據(jù)上下文質(zhì)量的優(yōu)劣適應(yīng)性地調(diào)整服務(wù)提供的模式,而非直接調(diào)用執(zhí)行服務(wù),從而避免系統(tǒng)誤操作等問題。
  4.為提高服務(wù)對(duì)變化上下文環(huán)境的適應(yīng)能力,提出一種快速上下文感知服務(wù)自適應(yīng)方法。

7、對(duì)于由組件組成的服務(wù),通過動(dòng)態(tài)的添加、替換及刪除相應(yīng)組件實(shí)現(xiàn)運(yùn)行時(shí)的服務(wù)適配。主要涉及以下三方面:擴(kuò)展傳統(tǒng)服務(wù)描述機(jī)制以支持上下文條件的描述;改進(jìn)現(xiàn)有語義匹配關(guān)系,將基于邏輯的本體概念匹配轉(zhuǎn)化為數(shù)值計(jì)算,支持功能、上下文條件及質(zhì)量三方面的語義匹配,并利用改進(jìn)的語義匹配關(guān)系進(jìn)行組件分類,以減少語義匹配的次數(shù),提高組件選擇效率;基于組合適應(yīng)機(jī)制,分別在服務(wù)和組件兩個(gè)層面進(jìn)行功能和適應(yīng)關(guān)注點(diǎn)的分離,簡(jiǎn)化服務(wù)自適應(yīng)的驗(yàn)證及數(shù)據(jù)一致性維護(hù)等問題。

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