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情境感知技术中不确定推理的研究与应用

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 课题背景及研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 情境感知系统研究现状第11-12页
        1.2.2 情境感知建模技术研究现状第12页
        1.2.3 情境推理技术研究现状第12-13页
    1.3 本文主要内容第13-14页
    1.4 论文组织结构第14-16页
第2章 情境建模及推理技术第16-26页
    2.1 情境建模技术第16-21页
        2.1.1 情境建模技术第16-17页
        2.1.2 本体理论第17-18页
        2.1.3 本体描述语言第18-19页
        2.1.4 Prot(?)g(?)技术第19-20页
        2.1.5 Jena技术第20-21页
    2.2 情境信息预处理技术第21-23页
        2.2.1 情境的分类第21-22页
        2.2.2 信息预处理第22-23页
    2.3 本体推理技术第23页
    2.4 不确定推理技术第23-25页
    2.5 本章小结第25-26页
第3章 基于不确定推理的情境感知体系结构第26-40页
    3.1 情境感知系统框架设计第26-28页
        3.1.1 情境感知系统分层第26-27页
        3.1.2 情境感知系统总框架设计第27-28页
    3.2 不确定情境信息采集方法研究第28-33页
        3.2.1 不确定情境信息分类第28-29页
        3.2.2 内部情境信息采集模块设计第29-30页
        3.2.3 外部情境信息采集模块设计第30-32页
        3.2.4 用户位置信息采集算法设计第32-33页
    3.3 基于D-S理论的本体模型改进及可行性分析第33-37页
        3.3.1 D-S理论第33-35页
        3.3.2 D-S理论在情境感知推理的可行性分析第35-36页
        3.3.3 基于D-S理论本体建模方法改进第36-37页
        3.3.4 对OWL的扩展第37页
    3.4 基于用户行为的本体建模第37-38页
    3.5 本章小结第38-40页
第4章 混合式不确定情境推理方法第40-54页
    4.1 基于粗糙集的不确定信息预处理方法第40-44页
        4.1.1 粗糙集第40-42页
        4.1.2 Naive Scaler数据离散算法改进第42-44页
    4.2 基于粗糙集的决策规则评价及提取第44-46页
        4.2.1 可辨识矩阵第45页
        4.2.2 可辨识矩阵的信息约简处理第45-46页
    4.3 预处理方法算例第46-47页
    4.4 D-S理论不确定推理算法第47-50页
        4.4.1 D-S理论合成算法改进第47-49页
        4.4.2 D-S理论与Rough Set推理方法第49-50页
    4.5 混合式不确定情境推理方法设计第50-51页
    4.6 推理方法算例第51-53页
    4.7 本章小结第53-54页
第5章 原型系统实现及推理测试第54-70页
    5.1 基于情境感知的智能家居系统原型第54-55页
        5.1.1 情境场景描述第54页
        5.1.2 概念模型第54-55页
    5.2 情境感知系统设计与实现第55-56页
        5.2.1 系统开发工具和开发环境第55页
        5.2.2 知识库创建第55-56页
    5.3 不确定信息采集模块第56-59页
        5.3.1 心率采集设备第57-58页
        5.3.2 人体运动状态采集设备第58-59页
    5.4 情境感知服务端设计与实现第59-63页
        5.4.1 情境信息采集服务端模块第60-61页
        5.4.2 本体与数据库交互模块第61-62页
        5.4.3 情境感知推理模块第62-63页
    5.5 情境感知客户端设计与实现第63-65页
    5.6 推理测试及分析第65-68页
        5.6.1 实验设计第65页
        5.6.2 实验及分析第65-68页
    5.7 本章小结第68-70页
结论第70-72页
参考文献第72-76页
攻读硕士学位期间取得的成果第76-78页
致谢第78页

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