基于上下文感知的移动计算应用

上下文感知技术在智能环境系统中的应用及举例刘阳北京邮电大学电信工程学院，北京（100876）Email: sunlaumaster@摘要：上下文感知技术是实现智能环境的一种关键技术。

基于上下文感知技术，应用环境能够根据周围上下文信息调整自身状态[1]，从而实现智能行为。

本文首先介绍了上下文感知和智能环境的概念和关键技术，然后介绍了一种基于上下文感知技术的智能环境应用系统——智能远程电子健康系统。

关键词：上下文感知智能环境本体论推理电子健康1．引言长期以来，人和计算机交互的方式都是以计算机为中心的桌面计算的模式，计算机并没有充分地与人的生活环境融合在一起。

通过使用基于上下文感知技术构建起的智能环境系统，计算机逐步从实验室、办公室融入了人们的日常生活之中。

究竟何为上下文感知技术和智能环境？它们是如何实现的？主要涉及那些关键技术？上下文感知技术是如何应用在智能环境里的？本文将对这些方面的内容进行介绍。

2．相关概念智能环境是指用户界面的宿主系统所处的环境应该是智能的[2]。

智能环境的特点是它的隐蔽性、自感知性、多通道性及强调物理空间的存在。

智能环境的本质是一种嵌入了多种感知、计算设备的物理空间，能够根据上下文识别人的身体姿态、手势、语音等，进而判断出人的意图，以有效提高人们的工作和生活质量。

上下文信息是指位置，动作，历史纪录等信息，反映了与对象相关的一些属性信息。

它起源于进行数据采集或测量并将其表示出来的服务。

上下文信息产生的效果包括：改变显示给用户的信息，改变用户的选择，改变用户发布命令的效果，以及预测下一步最有可能发生的事件等。

上下文感知是指系统自动的对上下文信息、上下文信息的变化以及上下文信息的历史进行感知和应用，并根据其调整自身的行为。

上下文感知是提高计算智能性的重要途径，也是智能系统与周围环境之间方便、高效的交互方法[3]。

3．上下文感知涉及到的关键技术上下文感知过程主要包括三个步骤：数据采集、推理和事件驱动。

上下文感知的移动Web服务组合研究的开题报告一、研究背景及意义移动Web服务已成为移动互联网时代的一大特色和优势。

移动Web 服务的组合能够满足用户多元化的需求，提供更加有用的服务和更好的用户体验。

此外，移动Web服务的开放性、共享性和可重用性也使得服务组件化的开发模式成为现实。

但由于移动Web服务的异构性、分散性和动态性，使得移动Web服务组合遇到了一系列的困难和挑战。

因此，上下文感知技术成为解决移动Web服务组合中问题的迫切需求。

上下文感知可以利用用户环境和行为信息，为移动Web服务提供更加个性化、智能化的服务。

例如，可以基于用户的地理位置、设备信息、社交网络等上下文信息，选择最适合用户需求的服务组合，提升用户使用的满意度。

因此，本研究选择上下文感知技术为研究方向，研究移动Web服务组合的上下文感知方案。

二、研究内容本研究的核心目标是设计并实现一种上下文感知的移动Web服务组合系统。

具体的，研究内容包括以下几个方面：1. 上下文信息采集：通过不同的传感器和数据源，例如GPS、蓝牙、Wi-Fi、传感器等，获取用户的环境和行为信息，提供更加精确的上下文数据。

2. 上下文信息管理：将采集到的上下文信息进行处理、分析和存储，并与服务组合相关信息进行关联，提供满足服务组合的上下文信息。

3. 服务组合策略：基于上下文信息和服务组合相关信息，设计合理的服务组合策略，实现对服务的动态选择和组合。

4. 移动Web服务组合系统实现：基于上述技术，设计并实现一种完整的上下文感知的移动Web服务组合系统，提供友好的用户接口，方便用户使用。

5. 系统评估：通过实验和分析，对系统进行评估，验证系统的可行性和实用性，以及上下文感知技术对移动Web服务组合的优化效果。

三、研究方法本研究采用实证研究方法，结合理论和实践，探究上下文感知技术在移动Web服务组合中的应用方案。

具体的，采用以下研究方法：1. 文献综述：对相关领域的文献进行深入阅读，并对移动Web服务组合和上下文感知相关技术进行分析和综述。

历史：普适计算(PervasiveComputing)成为继主机计算、桌面计算之后的一种新的计算模式，最早起源于1988年Xerox PARC实验室计划，由Mark Weiser首先提出普适计算的概念。

而最早由Schilit在1994年提出来的上下文感知(Context—aware)是普适计算的核心技术之一。

普适计算：又称普存计算、普及计算（英文中叫做pervasive computing或者Ubiquitous computing）这一概念强调和环境融为一体的计算，而计算机本身则从人们的视线里消失。

在普适计算的模式下，人们能够在任何时间、任何地点、以任何方式进行信息的获取与处理。

上下文感知：在普适计算的环境中，人和计算机不断的进行着透明性的交互，，在这个交互过程中，普适系统获取与用户需求相关的上下文信息来确认为用户提供什么样的服务，这就是上下文感知，它是普适计算的重要技术，其主要涉及的问题包括：上下文信息的获取，上下文信息的融合和上下文信息的处理。

上下文的信息主要分为4类：1)计算上下文，主要是指信息空间的网络状态，如网络的可用性、网络带宽、通信开销、显示器等资源。

2)用户上下文，主要指当前服务对象的信息，包括用户的个性、位置、社会关系等。

3)物理上下文，主要是指基本的物理环境信息，包括光线的明暗、噪声大小、气候、温度等。

4)历史上下文，是指以前的上下文信息，由于历史的上下文信息往往对用户的兴趣爱好的推断等推理上具有参考价值。

上下文感知的推理方法：分为三大类：基于规则的推理方法：是指把相关领域的专家知识形式化的描述出来，形成系统规则。

这些规则表示着该领域的一些问题与这些问题相应的答案，可以利用它们来模仿专家在求解中的关联推理能力。

将已有的事实同预定义的规则进行匹配而产生新的知识。

该方法具有明显直观，推理清楚，有效的表达启示式知识，模块性强等优点，可有效的解决上下文推理方法中的推理能力差和不确定性，它利用预定义的规则来推荐内容，一个规则的本质是一个If-Then语句，根据预定义的前提条件得出相应的动作和结论，其自然性也给出领域专家和工程师间相互协作提供了方便。

上周看了关于移动无缝连接的文章，后来看了一些这方面的其他东西，可以利用普适计算中的上下文感知来进行这种转换，于是想到上下文感知在泛在网中研究。

普适计算：又称普存计算、普及计算（英文中叫做pervasive computing或者Ubiquitous computing）这一概念强调和环境融为一体的计算，而计算机本身则从人们的视线里消失。

在普适计算的模式下，人们能够在任何时间、任何地点、以任何方式进行信息的获取与处理。

普适计算是一个涉及研究范围很广的课题，包括分布式计算、移动计算、人机交互、人工智能、嵌入式系统、感知网络以及信息融合等多方面技术的融合。

其演进过程：∙第一代，主机型计算（Mainframe computing）很多人共享一台大型机∙第二代，个人机计算（personal computing）一个人在一台电脑上∙第三代，网络计算（internet computing）一个人使用在互联网上的很多服务∙第四代，普适计算（pervasive computing）许许多多的设备通过全球网络为许多人提供人格化（个性化）的服务上下文感知：在普适计算的环境中，人和计算机不断的进行着透明性的交互，，在这个交互过程中，普适系统获取与用户需求相关的上下文信息来确认为用户提供什么样的服务，这就是上下文感知，它是普适计算的重要技术，其主要涉及的问题包括：上下文信息的获取，上下文信息的融合和上下文信息的处理。

上下文感知计算的概念框架，从各种不同的模型中提出的共同点上下文感知能力的智能空间定义：能有效发现并利用其中的上下文信息(如用户位置，时间，环境参数，邻近的设备和人员，用户活动及目的等)并为其中的或临近空间的用户提供主动或被动上下文服务的智能空间，这类智能空间具有智能空间的一般特征，并延伸和强化了其上下文感知和计算的能力。

使其同时具备了一个普适计算系统所需要的两个重要特征，即：沟通虚拟世界与物理世界以及上下文感知能力。

基于感知计算的智能移动终端技术研究随着移动互联网的普及，智能移动终端成为我们生活中不可或缺的一部分。

如今，各种智能手机、智能手表、智能眼镜、智能手环等等，都是我们身边随时可用的设备。

这些智能设备能够实现很多我们以前无法想象的功能，比如语音控制、智能家居等等。

这些功能的实现背后离不开感知计算技术的支持。

感知计算技术是指通过对各种传感器获取的信息进行处理，从而实现智能终端自主感知、自主学习、自主决策和自主执行的技术。

针对智能终端所面临的复杂环境、多样数据与海量信息等问题，感知计算技术应用于智能移动终端研究对于提升智能终端的性能和用户体验方面起到了重要的作用。

一、感知计算技术在智能终端中的应用智能手机、智能手表、智能眼镜、智能手环等终端设备中都装载了各种传感器，这些传感器能够获取设备周围的各种信息，并通过感知计算技术处理这些信息，为用户提供各种服务。

例如：1. 轨迹跟踪：通过手机定位和重力加速度传感器数据，可以实现用户轨迹跟踪和行为分析。

智能手机中的地图应用、其他跑步或健身相关的应用都是利用这种技术实现的。

2. 生理参数监测：智能手环、智能手表中的光学传感器可以通过血液循环量、脉搏等参数来进行生理状态的监测。

在智能终端的医疗健康领域，感知计算技术发挥的作用尤为明显。

3. 智能家居：智能家居中的传感器可以感知用户的生活习惯和需求，从而自动化控制家居的各种设备。

例如，通过智能手机的语音命令控制家居灯光、温度等设备就是利用感知计算技术实现的。

以上是感知计算技术在智能终端中应用的一些例子，其实感知计算技术的应用远不止这些，未来的智能终端将会更加智能化、人性化。

二、感知计算技术的发展现状感知计算技术是一项十分重要的技术，其应用领域十分广泛，因此一直受到研究者的关注。

目前，感知计算技术处于快速发展阶段，其发展主要集中在以下方面：1. 算法优化：针对感知计算中复杂运算复杂度高的问题，研究人员将算法优化技术应用于感知计算中，从而大大提高了计算效率。

上下文感知计算的含义解释
上下文感知计算（Context-Aware Computing）是计算机科学和人工智能领域的一个概念，它指的是计算机系统能够感知并理解用户当前的环境、状态和任务，以便提供更加个性化、智能化的服务和响应。

这种计算模式强调的是对用户上下文信息的捕捉、处理和应用，从而使得计算服务更加贴合用户的实时需求和环境变化。

在上下文感知计算中，上下文信息可以包括但不限于用户的位置、时间、活动、设备状态、周围人员、环境条件等。

系统通过传感器收集数据，然后利用软件对这些数据进行分析和理解，最终做出适应性调整或提供相关服务。

例如，智能手机可以根据用户所在位置提供定位服务，智能家居系统可以根据屋内光线强度自动调节灯光，而智能办公软件则可以根据会议安排和参与者的状态来提醒会议时间。

上下文感知计算的关键在于智能地利用上下文信息来改善用户体验。

这不仅要求硬件设备具备必要的传感能力，还要求软件系统能够处理和分析大量的上下文数据，并在此基础上作出合理的决策。

随着物联网（IoT）、大数据、机器学习等技术的发展，上下文感知计算正在逐渐成为现代计算环境的一个重要特征，并在智能手机、智能穿戴设备、智能家居、智能交通等多个领域得到应用。

移动终端上下文感知应用中间件的研究与实现的开题报告一、选题背景随着移动终端技术的日益发展，移动应用越来越普及，用户对移动应用的需求也越来越高。

但是，由于移动终端的环境不确定性，移动应用的可用性和性能受到了很大的限制。

为了提高移动应用的可用性和性能，需要在移动终端上实现一些应用中间件，进行上下文感知，实时调整应用的行为。

二、研究内容本课题致力于研究和实现一种移动终端上下文感知应用中间件，以提高移动应用的可用性和性能。

具体研究内容包括：1. 移动终端上下文感知技术的研究，包括环境感知、位置感知、网络感知等。

2. 建立移动应用的上下文模型，获取移动终端的上下文信息，包括用户的位置、网络状况、设备类型、电量等。

3. 实现移动终端上下文感知应用中间件，该中间件应具备上下文信息获取、上下文分析、应用调整等功能。

4. 开发一些案例应用，测试移动终端上下文感知应用中间件的效果。

三、研究意义本课题的研究意义在于提高移动应用的可用性和性能，使得用户可以更加方便地使用移动应用，减少因移动终端环境不稳定造成的应用问题，提高用户满意度。

同时，本课题还具有一定的理论研究价值和应用推广价值，可为移动终端上下文感知技术的研究和推广提供参考。

四、研究方法本课题的研究方法主要包括文献研究、理论分析和实验验证。

通过文献研究和理论分析，深入探讨移动终端上下文感知应用中间件的设计原则和实现方法。

通过实验验证，测试中间件的可行性和效果。

五、预期成果本课题预期得到以下成果：1. 移动终端上下文感知技术的深入研究，掌握移动终端上下文感知相关的理论和技术。

2. 移动终端上下文模型的建立，包括用户的位置、网络状况、设备类型、电量等上下文信息的获取。

3. 移动终端上下文感知应用中间件的实现，该中间件应具备上下文信息获取、上下文分析、应用调整等功能。

4. 案例应用的开发，测试中间件的效果和性能。

六、进度安排本课题预计历时5个月，进度安排如下：1. 第一月：文献研究和理论分析。