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智能空间关键支撑技术的研究

中文摘要第1-7页
英文摘要第7-10页
目录第10-14页
第一章 引言第14-26页
 1.1 背景第14-17页
  1.1.1 普适计算-计算模式的新浪潮第15-16页
  1.1.2 智能空间-普适计算的集中体现第16-17页
 1.2 本文的研究范畴第17-23页
  1.2.1 智能空间软件平台第18-21页
  1.2.2 智能空间中觉察上下文计算第21-23页
 1.3 本文工作成果第23-25页
  1.3.1 Smart Platform-一种智能空间软件平台第23-24页
  1.3.2 Context Logic-面向智能空间上下文服务的上下文表示和推理模型第24页
  1.3.3 Smart Classroom-一个面向远程教育的智能空间第24-25页
 1.4 论文组织第25-26页
第二章 智能空间软件平台的设计分析第26-40页
 2.1 智能空间系统相对于传统分布式系统的特点第26-29页
  2.1.1 系统的动态性第26-27页
  2.1.2 交互的自发性第27页
  2.1.3 系统的整合性第27-28页
  2.1.4 无线网带来的特有故障现象第28页
  2.1.5 设备形态的异质性第28-29页
  2.1.6 呈现流(Streaming)特征的多模态接口模块间的通信第29页
 2.2 智能空间软件平台的设计指导原则第29-35页
  2.2.1 应用构造模式第30-32页
  2.2.2 协调模型第32-34页
  2.2.3 轻量级(Light Weight)第34-35页
 2.3 已有相关研究第35-38页
  2.3.1 OAA(Open Agent Architecture)第35-36页
  2.3.2 Metaglue第36-37页
  2.3.3 Event Heap第37-38页
 2.4 本章小结第38-40页
第三章 Smart Platform-面向智能空间的软件平台第40-58页
 3.1 Smart Platform的结构设计第40-43页
  3.1.1 抽象模型第40页
  3.1.2 体系结构第40-41页
  3.1.3 运行时刻环境结构第41-42页
  3.1.4 运行环境的自发现和组织机制第42-43页
 3.2 Agent间协调机制第43-46页
  3.2.1 基于消息组的发布/订阅协调模型第43页
  3.2.2 混杂通信模式第43-45页
  3.2.3 基于XML的通信语言第45-46页
 3.3 运行时刻环境管理和调试支持第46-49页
  3.3.1 Agent间依赖关系的维护第46-48页
  3.3.2 对分布式系统调试的支持第48-49页
 3.4 Agent开发接口和工具第49-51页
 3.5 Smart Platform的通信性能第51-53页
 3.6 与已有相关研究的比较第53-56页
 3.7 本章小结第56-58页
第四章 智能空间中的上下文和上下文服务第58-75页
 4.1 智能空间中的上下文信息第58-60页
  4.1.1 信息类型第58-59页
  4.1.2 对象的属性或对象间的关系第59页
  4.1.3 信息的变化频度第59-60页
 4.2 上下文获取方法第60-61页
 4.3 上下文推理和上下文的不确定性第61-63页
  4.3.1 上下文的推理第61-63页
  4.3.2 上下文的不确定性(Uncertainty)第63页
 4.4 智能空间中的上下文服务第63-65页
  4.4.1 觉察上下文应用开发和实施的困难第63-64页
  4.4.2 解决思路-公共的上下文服务第64-65页
 4.5 已有相关研究第65-69页
  4.5.1 Context Toolkit第65-66页
  4.5.2 Context Shadow第66-67页
  4.5.3 Context Fabric第67-68页
  4.5.4 存在的不足第68-69页
 4.6 Context Cube:一种具有良好形式化基础的上下文服务参考结构第69-74页
  4.6.1 角色划分第69-70页
  4.6.2 功能接口第70-71页
  4.6.3 Context Base Server内部功能模块第71-72页
  4.6.4 关键设计思想第72-74页
 4.7 本章小结第74-75页
第五章 上下文的表示和推理-Context Logic第75-113页
 5.1 需求分析第75-81页
  5.1.1 上下文表示和推理模型的组成部分第75-76页
  5.1.2 上下文表示和推理模型应满足的要求第76-78页
  5.1.3 已有相关研究第78-81页
 5.2 Context Logic的背景-一阶概率逻辑第81-84页
  5.2.1 一个应用场景第83-84页
 5.3 Context Logic中上下文数据模型第84-87页
 5.4 Context Logic中上下文推理知识表示语言第87-91页
  5.4.1 规则定义语句第87-89页
  5.4.2 预设上下文定义语句第89-91页
 5.5 上下文推理知识表示语言的语义第91-96页
  5.5.1 语句的ground实例第91页
  5.5.2 有效规则第91-92页
  5.5.3 原因集独立假设第92-95页
  5.5.4 剩余概率平均分布假设第95-96页
  5.5.5 条件独立假设第96页
 5.6 可观察上下文原子和上下文证据第96页
 5.7 Context Logic中上下文查询语言第96-97页
 5.8 Context Logic的查询解答算法第97-105页
  5.8.1 BN中节点对于查询的必需性分析第98页
  5.8.2 查询解答算法第98-104页
  5.8.3 Belief Updating算法选择第104-105页
 5.9 查询解答算法的复杂性分析第105-111页
  5.9.1 构造BN的复杂度第105-106页
  5.9.2 BN上Belief Updating的复杂度第106-107页
  5.9.3 实验证明第107-109页
  5.9.4 讨论第109-111页
 5.10 本章小结第111-113页
第六章 智能教室-面向远程教育的智能空间应用系统的研究第113-141页
 6.1 目前远程教育实践中的若干困难第113-114页
 6.2 解决方案-基于智能空间的远程教育第114-116页
 6.3 智能教室的功能设计第116-125页
  6.3.1 远程学生的虚拟出席第116-121页
  6.3.2 透明人机交互接口第121-124页
  6.3.3 课堂经历记录第124-125页
 6.4 智能教室硬件基础设施的设计第125-129页
  6.4.1 信息呈现设备第126页
  6.4.2 传感和感知设备第126-127页
  6.4.3 计算设备第127-129页
 6.5 智能教室软件系统的设计第129-138页
  6.5.1 Agent封装的一般性原则第129-130页
  6.5.2 模块的划分第130-131页
  6.5.3 Agent间交互接口的定义第131-138页
 6.6 与已有相关工作的比较第138-140页
 6.7 本章小结第140-141页
第七章 结论和展望第141-147页
 7.1 结论第141-144页
  7.1.1 Smart Platform第141-143页
  7.1.2 Context Logic第143-144页
 7.2 主要贡献第144-145页
 7.3 展望第145-147页
参考文献第147-155页
致谢第155-156页
附录1定理1的证明第156-158页
附录2智能教室Agent划分和接口规范第158-166页
 1. Agent定义第158-159页
 2. Agent间消息定义第159-166页
个人简历第166页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第166-168页

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