一种基于层次化综合质量指标QoX的上下文不确定性消除系统及其工作方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于层次化综合质量指标QoX的上下文不确定性消除系统及其工作方法，该系统包括上下文采集层、上下文处理层以及应用层。本发明专利技术将采集设备质量、上下文信息质量、系统服务质量、用户体验质量等质量指标作为层次化综合质量指标QoX，并将其融入上下文感知系统，为上下文感知计算中的上下文不确定性消除提供了一种有效的方法，同时用户和系统可以根据自身需求、环境状态的变化主动去调整各类预设阈值以及规则，这样使得我们的系统更具可靠性和适应性。

A Context Uncertainty Elimination System Based on Hierarchical Comprehensive Quality Index QoX and Its Working Method

The present invention relates to a context uncertainty elimination system based on hierarchical comprehensive quality index QoX and its working method. The system includes a context acquisition layer, a context processing layer and an application layer. The method takes the quality indicators of acquisition equipment quality, context information quality, system service quality and user experience quality as a hierarchical comprehensive quality indicator QoX, and integrates it into context-aware system, thus providing an effective method for eliminating context uncertainty in context-aware computing, and users and systems at the same time. All kinds of preset thresholds and rules can be adjusted actively according to their own needs and changes in environmental conditions, which makes our system more reliable and adaptable.

【技术实现步骤摘要】
一种基于层次化综合质量指标QoX的上下文不确定性消除系统及其工作方法
本专利技术涉及一种基于层次化综合质量指标QoX的上下文不确定性消除系统及其工作方法，属于上下文感知计算应用领域。
技术介绍
随着网络技术的飞速发展，人们越来越认识到未来的网络不仅需要具有快速、无处不在的特点，还需要更多先进技术的支撑。其中，最为重要的是要具有实现智慧服务的能力。为了实现这种能力，已出现了普适计算、合作计算、智能计算和虚拟现实等相关技术。这些技术的共同点是都需要上下文感知作为“触角”用来对不断变化的周边环境进行感知。普适计算的目标是实现信息空间与物理空间的有机融合，使人们可以“随时随地”、“透明”地获得数字化服务，让计算机等智能设备和技术逐渐从人们的视线中消失，用户和任务成为关注的焦点。上下文感知(ContextAwareness)是通往普适计算的必经之路，甚至可以说没有上下文感知就没有真正意义上的普适计算。通过各类智能设备，上下文感知系统(Context-AwareSystems，CASs)能够主动“感知”(自动识别和处理，且无需用户干预)相关上下文的动态变化与用户当前所需服务。上下文感知系统从动态、异构的信息源中获取的上下文通常具有不完备性、不精确性和不一致性等不确定性，这种不确定性主要是由采集上下文的传感器精度不同、网络不稳定等因素造成的。现有的上下文感知系统在缺少相关质量指标的情况下，直接使用未经过不确定性处理的原始上下文信息有可能导致系统做出不恰当的推理决策，继而影响系统的服务质量及用户满意度。因此，如何综合有效利用各类质量信息，完善上下文感知系统的功能，并提高上下文不确定性消除的精度，使系统做出正确、可靠的决策，成为上下文感知技术面临的挑战。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术提供一种智能感知空间中基于层次化综合质量指标QoX的上下文不确定性消除系统；本专利技术还提供了上述系统的工作方法；本专利技术将采集设备质量(QualityofDevice，QoD)、上下文信息质量(QualityofContext，QoC)、系统服务质量(QualityofService，QoS)、用户体验质量(QualityofExperience，QoE)等质量指标作为层次化综合质量指标QoX，并将QoX融入上下文感知系统，为上下文感知计算中的上下文不确定性消除提供了一种有效的方法，进而提高用户的综合服务质量。本专利技术的技术方案为：一种基于层次化综合质量指标QoX的上下文不确定性消除系统，包括依次连接的上下文采集层、上下文处理层、应用层；所述上下文采集层用于：作为整个上下文感知系统的感官，通过多个物理传感器、虚拟传感器和逻辑传感器周期性地采集原始上下文信息，并将采集到的原始上下文信息发送至所述上下文处理层；所述原始上下文为通过各类传感器采集的未经处理的上下文信息，主要包括环境上下文、设备上下文、用户上下文以及时间上下文信息；所述上下文处理层用于：作为整个上下文感知系统的核心，根据各类预设信息对所述上下文采集层获取的原始上下文信息进行不确定性消除、融合推理，并将上下文判决结果传输到所述应用层；所述应用层用于：作为整个上下文感知系统的最终目的，通过反馈处理指令对相应的节点或设备进行控制和调整，基于用户感受进行反馈，系统自行调整上下文不确定性处理机制、融合推理逻辑从而实现自适应。根据本专利技术优选的，所述上下文采集层包括环境上下文模块、设备上下文模块、用户上下文模块、时间上下文信息模块以及其他上下文信息模块，其他上下文信息模块是指位置上下文信息模块；所述环境上下文模块用于采集环境上下文信息；所述设备上下文模块用于采集设备上下文信息；所述用户上下文模块用于采集用户上下文信息；所述时间上下文信息模块用于采集时间上下文信息；所述位置上下文信息模块用于采集位置上下文信息。根据本专利技术优选的，所述上下文处理层包括预设上下文信息模块、上下文预处理模块、上下文不确定性处理模块、融合推理模块、上下文判决模块、上下文存储模块、用户设定规则模块、系统预设规则模块及上下文知识库；所述预设上下文信息模块、上下文预处理模块、上下文不确定性处理模块、融合推理模块、上下文判决模块、上下文存储模块依次连接；所述预设上下文信息模块、上下文预处理模块、融合推理模块、上下文判决模块、上下文存储模块、用户设定规则模块、系统预设规则模块分别与上下文知识库连接；所述预设上下文信息模块用于：设置初始的上下文丢弃阈值及其初始的建模方式(来自上下文知识库)，建模方式为“上下文感知类型+上下文感知信息+上下文感知精度”，所述上下文感知类型为所述上下文感知信息的类型，如上下文感知信息“卧室”，其感知类型为“位置”，所述上下文感知信息为各传感器采集的原始上下文信息，所述上下文感知精度为传感器固有的感知精度，例如“感知类型-用户位置”+“感知信息-卧室”+“感知精度-90％”，将建模方式和上下文丢弃阈值传输到上下文预处理模块；所述上下文预处理模块用于：结合来自上下文知识库中的用户偏好信息(由于上下文信息的种类繁多、数量巨大，通过用户偏好可以滤除一部分无用信息)对上下文信息进行筛选；所述上下文不确定性处理模块用于：对来自所述上下文预处理模块的上下文信息进行不确定性消除，上下文信息不确定性主要包括不完备性、不精确性和不一致性；所述融合推理模块用于：运用本体推理、基于规则的推理、证据论或贝叶斯网络推理方法，根据采集到的上下文信息，推理出高级上下文信息，将融合推理后的高级上下文信息经过上下文判决模块的处理存储到所述上下文存储模块，所述高级上下文信息是指经过推理融合后得到的可供用户或各种设备应用的上下文信息；所述上下文判决模块用于：基于上下文的不确定性消除和融合推理的结果对上下文信息进行进一步的判决，例如，对比或常识性判定方式，并将判决结果传输到所述上下文存储模块和所述设备控制模块；所述上下文存储模块用于：按照检索或查询规则存储来自上下文判决模块的上下文信息，并将其传输到所述上下文知识库中；所述用户设定规则模块用于：用户根据所采集上下文信息以及所要提供的服务设定上下文不确定性初始消除机制，并将其传输到所述上下文知识库中；所述系统预设规则模块用于：用户根据历史信息设定初始的融合推理规则；所述上下文知识库用于：存储用预设上下文信息、上下文预处理后的部分上下文信息、推理融合信息、上下文判决结果、用户设定规则信息、系统预设规则信息以及来自应用层的偏好统计信息，同时为所述预设上下文信息模块、上下文预处理模块和融合推理模块提供所需要的各种信息。根据本专利技术优选的，所述应用层包括依次连接的设备控制模块、用户感受模块以及偏好统计模块；所述设备控制模块与所述上下文判决模块连接，所述用户感受模块与所述上下文存储模块连接，所述偏好统计模块与所述上下文知识库连接；所述设备控制模块用于：根据上下文判决信息对设备进行控制；所述用户感受模块用于：用户对来自设备控制模块所提供的服务质量进行评价，并将评价结果传输到偏好统计模块；所述偏好统计模块用于：负责获取用户偏好，并将用户偏好统计信息存储到所述上下文知识库中。上述智能感知空间中基于层次化综合质量指标QoX的上下文不确定性消除系统的工作方法，包括如下步骤：S01：计算分析用户偏好QoE，包括本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于层次化综合质量指标QoX的上下文不确定性消除系统，其特征在于，包括依次连接的上下文采集层、上下文处理层、应用层，所述上下文采集层用于：周期性地采集原始上下文信息，并将采集到的原始上下文信息发送至所述上下文处理层；所述原始上下文为通过各类传感器采集的未经处理的上下文信息，主要包括环境上下文、设备上下文、用户上下文以及时间上下文信息；所述上下文处理层用于：根据各类预设信息对所述上下文采集层获取的原始上下文信息进行不确定性消除、融合推理，并将上下文判决结果传输到所述应用层；所述应用层用于：通过反馈处理指令对相应的节点或设备进行控制和调整，基于用户感受进行反馈，系统自行调整上下文不确定性处理机制、融合推理逻辑从而实现自适应。

【技术特征摘要】
1.一种基于层次化综合质量指标QoX的上下文不确定性消除系统，其特征在于，包括依次连接的上下文采集层、上下文处理层、应用层，所述上下文采集层用于：周期性地采集原始上下文信息，并将采集到的原始上下文信息发送至所述上下文处理层；所述原始上下文为通过各类传感器采集的未经处理的上下文信息，主要包括环境上下文、设备上下文、用户上下文以及时间上下文信息；所述上下文处理层用于：根据各类预设信息对所述上下文采集层获取的原始上下文信息进行不确定性消除、融合推理，并将上下文判决结果传输到所述应用层；所述应用层用于：通过反馈处理指令对相应的节点或设备进行控制和调整，基于用户感受进行反馈，系统自行调整上下文不确定性处理机制、融合推理逻辑从而实现自适应。2.根据权利要求1所述的一种基于层次化综合质量指标QoX的上下文不确定性消除系统，其特征在于，所述上下文采集层包括环境上下文模块、设备上下文模块、用户上下文模块、时间上下文信息模块以及其他上下文信息模块，其他上下文信息模块是指位置上下文信息模块；所述环境上下文模块用于采集环境上下文信息；所述设备上下文模块用于采集设备上下文信息；所述用户上下文模块用于采集用户上下文信息；所述时间上下文信息模块用于采集时间上下文信息；所述位置上下文信息模块用于采集位置上下文信息。3.根据权利要求1所述的一种基于层次化综合质量指标QoX的上下文不确定性消除系统，其特征在于，所述上下文处理层包括预设上下文信息模块、上下文预处理模块、上下文不确定性处理模块、融合推理模块、上下文判决模块、上下文存储模块、用户设定规则模块、系统预设规则模块及上下文知识库；所述预设上下文信息模块、上下文预处理模块、上下文不确定性处理模块、融合推理模块、上下文判决模块、上下文存储模块依次连接；所述预设上下文信息模块、上下文预处理模块、融合推理模块、上下文判决模块、上下文存储模块、用户设定规则模块、系统预设规则模块分别与上下文知识库连接；所述预设上下文信息模块用于：设置初始的上下文丢弃阈值及其初始的建模方式，建模方式为“上下文感知类型+上下文感知信息+上下文感知精度”，所述上下文感知类型为所述上下文感知信息的类型，所述上下文感知信息为各传感器采集的原始上下文信息，所述上下文感知精度为传感器固有的感知精度，将建模方式和上下文丢弃阈值传输到上下文预处理模块；所述上下文预处理模块用于：结合来自上下文知识库中的用户偏好信息对上下文信息进行筛选；所述上下文不确定性处理模块用于：对来自所述上下文预处理模块的上下文信息进行不确定性消除，上下文信息不确定性主要包括不完备性、不精确性和不一致性；所述融合推理模块用于：运用本体推理、基于规则的推理、证据论或贝叶斯网络推理方法，根据采集到的上下文信息，推理出高级上下文信息，将融合推理后的高级上下文信息经过上下文判决模块的处理存储到所述上下文存储模块，所述高级上下文信息是指经过推理融合后得到的可供用户或各种设备应用的上下文信息；所述上下文判决模块用于：基于上下文的不确定性消除和融合推理的结果对上下文信息进行进一步的判决，并将判决结果传输到所述上下文存储模块和所述设备控制模块；所述上下文存储模块用于：按照检索或查询规则存储来自上下文判决模块的上下文信息，并将其传输到所述上下文知识库中；所述用户设定规则模块用于：用户根据所采集上下文信息以及所要提供的服务设定上下文不确定性初始消除机制，并将其传输到所述上下文知识库中；所述系统预设规则模块用于：用户根据历史信息设定初始的融合推理规则；所述上下文知识库用于：存储用预设上下文信息、上下文预处理后的部分上下文信息、推理融合信息、上下文判决结果、用户设定规则信息、系统预设规则信息以及来自应用层的偏好统计信息，同时为所述预设上下文信息模块、上下文预处理模块和融合推理模块提供所需要的各种信息。4.根据权利要求1所述的一种基于层次化综合质量指标QoX的上下文不确定性消除系统，其特征在于，所述应用层包括依次连接的设备控制模块、用户感受模块以及偏好统计模块；所述设备控制模块与所述上下文判决模块连接，所述用户感受模块与所述上下文存储模块连接，所述偏好统计模块与所述上下文知识库连接；所述设备控制模块用于：根据上下文判决信息对设备...

【专利技术属性】
技术研发人员：许宏吉，潘玲玲，陈敏，王维超，邢庆华，石磊鑫，王珏，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：山东,37