基于上下文感知的動態(tài)數(shù)據(jù)融合算法研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡技術的發(fā)展,信息服務被應用到現(xiàn)實世界中,面對周圍環(huán)境的大量的信息服務,如何適時為用戶提供合適的服務,從而提高用戶對信息服務的滿意度,成為當今熱門的研究方向。為了達到用戶對服務滿意度的要求,信息服務系統(tǒng)應該能夠調節(jié)系統(tǒng)自身來適應用戶需求,因此,上下文感知技術得到越來越多的關注。
　　然而上下文感知環(huán)境是動態(tài)變化的,收集到的上下文信息存在不確定性、數(shù)據(jù)量大等特點,如何減少上下文信息的模糊性,保證與用戶的準確交互,成為本文的研究

2、內容。數(shù)據(jù)融合技術能夠有效地融合多來源的上下文信息,從而得出更為準確可信的決策,并確保與用戶實現(xiàn)更好的交互,目前該技術已經(jīng)廣泛應用到智能家庭健康護理、人工智能以及海上監(jiān)測等領域。
　　本文針對智能家庭環(huán)境,研究傳統(tǒng)上下文感知數(shù)據(jù)融合算法中由于缺少可隨時間調整的狀態(tài)預測值和上下文傳輸代價等因素,從而導致數(shù)據(jù)融合結果不準確,用戶服務滿意度不高的問題。
　　本文首先引入基于狀態(tài)空間的上下文模型,從上下文屬性、上下文狀態(tài)和狀態(tài)空間三

3、個方面對傳感器歷史測量值進行統(tǒng)一化描述,然后結合動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡技術選出總效用值最高的傳感器節(jié)點,最后經(jīng)過數(shù)據(jù)融合得到相關的狀態(tài)預測值。圍繞本文提出的基于上下文感知的數(shù)據(jù)融合算法(Context Fusion Algorithm based on Context-Aware, CFACA)給出了動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡的建立以及融合過程,文中給出了有效性證明。最后,通過仿真實例驗證了該方法的有效性。
　　本文的創(chuàng)新點在于結合動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡技術