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1、在普適服務(wù)概念的背景下,本文通過對(duì)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(jì)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(jì)算的要求。通過研究發(fā)現(xiàn),Context Logic雖然相對(duì)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(jì)的,因?yàn)锽ayesian網(wǎng)絡(luò)本身也是一個(gè)NP-hard問題,加入一階表示能力使計(jì)算的
2、復(fù)雜度大幅度提高。Context Fabric(聚類法)是基于模式識(shí)別理論建立的情境識(shí)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?yàn)檫@種方法是通過在一組互斥的情境集中選取一個(gè)元素,來對(duì)情境進(jìn)行表示的,所以這本質(zhì)上是在命題層次上對(duì)問題進(jìn)行描述,不具有對(duì)不確定性問題的描述能力。
本文在對(duì)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(jì)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(duì)從傳感器獲得的情境信息數(shù)據(jù)進(jìn)行推理計(jì)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(gè)方面還有不足,所以經(jīng)過對(duì)其算法在這三個(gè)方面的改進(jìn),本文提出了一種能適應(yīng)對(duì)多源情境信息進(jìn)行推理的計(jì)算方法。對(duì)信任性的改進(jìn),本文是通過加入測(cè)度信任性的權(quán)值因子與原來的證掘進(jìn)行融合計(jì)算。對(duì)精確性的改進(jìn),本文是通過引
4、入時(shí)間函數(shù)對(duì)證據(jù)的時(shí)間精確性進(jìn)行評(píng)估,并進(jìn)行融合計(jì)算。最后對(duì)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(jì)算要求。最終,經(jīng)過本文的對(duì)情境信息推理算法的三個(gè)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(tái)上的系統(tǒng),具體實(shí)現(xiàn)方法是利用SMIL與Socket技術(shù),實(shí)現(xiàn)了臺(tái)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(shí)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(shí)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(yùn)行效果達(dá)到了預(yù)期的設(shè)計(jì)目標(biāo)。在完成了PC平臺(tái)上的媒體遷移播放功能后,本文繼續(xù)研究了可斷點(diǎn)續(xù)傳的下載,并實(shí)現(xiàn)了可斷點(diǎn)續(xù)傳的下載,應(yīng)
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