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移动云计算环境下上下文综合的态势感知研究与实现

摘要第1-11页
ABSTRACT第11-13页
第一章绪论第13-22页
   ·研究背景第13-14页
   ·研究现状第14-19页
     ·移动云计算研究现状第14-16页
     ·上下文感知计算研究现状第16-19页
     ·小结第19页
   ·研究内容第19-20页
   ·论文结构第20-22页
第二章相关技术研究第22-32页
   ·上下文基本概念第22-23页
   ·上下文建模技术第23-26页
     ·标记模型第23-24页
     ·键值对模型第24页
     ·图形模型第24-25页
     ·基于逻辑模型第25页
     ·基于本体(Ontology)模型第25页
     ·比较与结论第25-26页
   ·上下文获取技术第26-29页
     ·直接从传感器获取第26-27页
     ·软件抽象层第27页
     ·CS(Client/Server)模式第27-28页
     ·比较与结论第28-29页
   ·上下文聚合算法第29-31页
     ·基于规则的聚合第29-30页
     ·基于用例的聚合第30-31页
     ·比较与结论第31页
   ·小结第31-32页
第三章上下文管理模型第32-43页
   ·模型整体结构第32-37页
     ·MCC-CMM示意第32-34页
     ·MCC-CMM需求第34-35页
     ·MCC-CMM体系结构第35-37页
   ·MCC-CMM移动终端部分的结构第37-39页
     ·移动终端上下文建模的方式第37页
     ·移动终端获取上下文的方式第37-38页
     ·移动终端上下文管理框架第38-39页
   ·MCC-CMM云端部分的结构第39-42页
     ·云端上下文管理网络结构第39页
     ·云端上下文聚合方式第39-41页
     ·云端上下文管理模型部署结构第41-42页
   ·小结第42-43页
第四章上下文管理模型中的关键技术第43-53页
   ·XML与JSON对上下文建模的支持第43-45页
     ·XML对上下文建模第43-44页
     ·JSON对上下文建模第44-45页
   ·Android系统结构与上下文特性第45-48页
     ·Android系统结构第45-46页
     ·Android对上下文的支持第46-48页
   ·Hadoop云系统第48-52页
     ·MapReduce原理第48-50页
     ·MapReduce对上下文聚合的支持第50页
     ·Hadoop分布式文件系统(HDFS)原理第50-52页
     ·HDFS对上下文存储的支持第52页
   ·小结第52-53页
第五章上下文管理模型的实现第53-62页
   ·上下文建模的实现第53-54页
     ·XML与JSON兼容性支持第53-54页
   ·移动终端上下文获取的实现第54-57页
     ·软件抽象层第54-55页
     ·上下文获取的流程第55-57页
   ·云端上下文管理的实现第57-61页
     ·上下文的接收与存储的实现第57-59页
     ·上下文的聚合的实现第59-61页
     ·上下文聚合结果提供的实现第61页
   ·小结第61-62页
第六章交通态势感知应用案例第62-72页
   ·MCC-CMF的应用示意第62-63页
     ·MCC-CMF移动终端部分的应用示意第62-63页
     ·MCC-CMF云端部分的应用示意第63页
   ·交通态势的演示实验第63-71页
     ·实验的网络结构第65-67页
     ·MCC-CMF在实验中的作用第67页
     ·实验的结果第67-69页
     ·实验效果分析第69-70页
     ·实验性能比较第70-71页
   ·小结第71-72页
结束语第72-73页
致谢第73-75页
参考文献第75-79页
作者在学期间取得的学术成果第79-80页
作者在学期间参加的科研项目第80页

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