导读:本文包含了上下文环境论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:上下文,环境,错误,事件,模型,模糊,无线网络。
上下文环境论文文献综述写法
李晓帆[1]（2017）在《SimCity：环境上下文一致性错误处理与展示平台研究》一文中研究指出我们处于一个普适计算的时代,计算无处不在。海量的智能手机、平板电脑等计算设备会搭载各种传感器采集周围的环境信息。而一类上下文感知应用会利用这些环境上下文信息感知环境的变化,并据此改变自身的行为,为用户提供针对性的服务。然而考虑到环境的复杂性与传感器精度的有限性,采集的上下文中通常会含有噪声。这些不准确的噪声数据会误导应用对环境的正确感知,进而导致应用运行异常。为了保证应用使用了正确的上下文,可以在应用与传感器采集模块之间加入一个中间件,用来检测并修复不准确的上下文。目前一个常用的做法是先进行约束检测,根据应用周边环境的特点,为该环境中的上下文设计一组一致性约束,每条约束都描述一组上下文需要满足的性质。如果一组上下文违反了某条约束,我们就认为这组上下文中包含一致性错误。下一步就需要采用修复策略对检测到的错误进行修复。鉴于一致性错误处理的重要性,我们设计并实现了一个结合硬件设备与软件系统的环境上下文一致性错误处理与展示平台SimCity,能够有效地对一致性检测和修复方法进行检验。具体而言本文的主要工作如下:1.我们搭建了一个物理实验环境,包含城市建筑、街道、乐高EV3程序块、EV3红外传感器以及蓝牙车辆设备。该迷你城市可以利用众多传感器不断地采集真实的上下文数据,为检验上下文一致性错误处理方法提供真实且充足的数据来源。2.我们实现了一个拥有多个交互模块的软件系统,(1)能自动维护与所有设备的连接,在检测到设备断开后尝试重连;(2)能自动利用红外传感器采集上下文,并交给作为中间件的一致性检测与修复模块使用;(3)能通过不断生成任务来持续地操控车辆行为;(4)能通过分析交通状况,对车辆进行自适应调度,避免撞车;(5)能根据突发情况及时切换系统的运行状态,执行重置、重定位以及暂停操作,增强系统的鲁棒性。3.我们提供了易于理解、操作友好的用户界面,允许用户通过操控车辆、发布任务影响SimCity系统的行为。用户可以使用界面启用不同的运行场景,观察对一致性错误的不同处理对系统产生的影响。4.我们通过实验考察了 SimCity的性能。结果表明,SimCity对一致性错误的正确修复率达到84%,并且未修复的错误利用SimCity的重定位功能进行解决的成功率也在87%以上。在检验一类当上下文发生变化即刻进行约束检测的一致性检测方法时,相比构造模拟上下文与记录真实上下文两种常用的检验方法,SimCity额外发现了一致性错误的误报情况,表现出更好的检验能力。(本文来源于《南京大学》期刊2017-05-23）
郭一华[2]（2016）在《基于用户环境上下文的无线网络视频传输技术的研究与优化》一文中研究指出随着移动互联网的快速发展和智能手机等移动设备的普及,无线网络下移动设备上的视频传输服务成为了目前及未来相当一段时间内的热点技术。特别是移动端的视频直播服务,已经成为移动互联网上一个火爆的增长点。而移动端视频直播与自适应视频传输技术的结合也已经成为行业发展的趋势所在。移动端的视频直播服务具有许多不同于桌面端,也不同于普通点播服务的特点。移动端平台众多,兼容性差,直播中用户容易受到所处外部环境的影响,且对播放的中断和延迟非常敏感。DASH作为MPEG提出的流媒体视频传输技术标准,综合了目前许多自适应视频传输技术的优点,与移动端视频直播技术的业务特点有许多契合之处,本文中,我们选择DASH为目标,研究自适应视频传输技术的优化方法。本文对DASH技术以及用户体验质量QoE的评价方法做了深入研究,针对现有方法的不足,提出了一种基于用户环境上下文的用户体验评价方法,这种方法注重考虑外部环境对用户观看视频体验的影响,通过对环境上下文建模计算用户的QoE,这种方法弥补了传统QoE评价方法中对于环境带来影响考虑不足的缺陷,比较适合于移动设备上视频服务QoE的评价衡量。基于这一 QoE评价方法,本文中提出了一种适用于移动端视频直播的视频传输优化方案。相比传统方法,这种方法更多考虑了直播业务的特点和用户的需求,更多地减少了传输中的播放延迟与中断。为了完成仿真实验,我们在开源仿真平台NS-3上搭建了 DASH仿真系统,设计了多个模块以模拟实际中客户端与服务器端的表现,并完成算法的仿真与测试分析。最后,指出了论文中可能出现的不足,对下一步工作进行了展望。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2016-12-20）
李敏,倪少权,黄强,杨渝华[3]（2016）在《物联网环境下基于上下文感知的智能交互模型》一文中研究指出为了提高物联网环境下平台交互的实时性,在Storm框架的基础上,建立了物联网环境下基于上下文感知的智能交互模型.该模型将异构、非结构化数据抽像为上下文,构建了上下文适配、上下文存储与上下文感知3个核心模块,并采用基于Storm框架的规则匹配算法解决了上下文与规则的持续模糊匹配问题.实例验证结果表明:在样本量接近1 000的情况下,IITCA能够达到与人工操作相同的有效性;具有与基于Hadoop框架构建模型相当的数据吞吐能力;设置Spout组件为3、Bolt为6时,模型数据处理的平均时延稳定于50 ms,满足数据处理的实时性要求.(本文来源于《西南交通大学学报》期刊2016年06期）
姚仁贵[4]（2016）在《基于上下文环境的复杂事件处理研究》一文中研究指出复杂事件处理技术是一项应用非常广泛的信息处理技术,能够从实时数据信息中提取特定信息,具有实时性和准确性。在应对不同应用环境下的复杂事件处理方面,使用事件树表示复杂事件具有明显的优势,但现存的相关技术存在表达能力不够强的问题。论文在Chakravarthy等人研究的基础上,对不同应用环境下的复杂事件处理技术进行了扩展,将事件树的子结点由二元扩展到多元,并增加了包括AVG、SUM、MIN、MAX、DEC和INC在内新操作,增强了事件树在复杂事件处理方面的表达能力。其次,针对反复处理大量相同事件结点的问题,设计了事件共享算法。再次,根据扩展操作和新增操作的算法,设计并实现了一个复杂事件处理系统,该系统支持论文扩展的操作和新增操作。最后,论文对系统进行了性能测试,测试结果表明,该系统能快速并准确地监测到定义的复杂事件,当系统中定义的复杂事件存在大量相同结点时,事件共享技术能显着地提升复杂事件处理速度。(本文来源于《天津大学》期刊2016-12-01）
董庆超,陈青华,齐玉东,姚刚[5]（2016）在《基于模糊描述逻辑的C4ISR系统上下文环境分析方法》一文中研究指出为了实现指挥信息系统自适应的决策支持,将上下文感知技术融入指挥信息系统的分析与设计,首先提出了C4ISR系统上下文元本体,借此定义指挥信息系统上下文环境的基本语义框架。在此基础上,结合元本体以及面向目标的需求分析方法思想,提出了C4ISR系统上下文环境信息获取和建模表示方法。此外,将模糊本体推理技术引入指挥信息系统上下文环境推理分析环节,通过设计上下文环境模型到本体的形式化规约算法,有效地将指挥信息系统的上下文环境信息形式化,并通过本体推理技术,实现了对系统上下文环境的推理分析。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2016年11期）
何伟,崔立真,任国珍,李庆忠,李婷[6]（2016）在《移动计算环境下基于动态上下文的个性化Mashup服务推荐》一文中研究指出移动互联网的快速发展和智能终端数量的迅速增长使得Internet服务更加密切地融入到人们的生活中,面向非专业用户的Mashup服务在移动计算环境下有着更广泛、迫切的需求,同时,用户行为过程中的上下文动态不确定性、用户行为模式复杂性和个性化特征等因素对传统Mashup技术提出了挑战.针对目前Mashup技术和研究中存在的问题,本文将关注点从离散的服务推荐扩展到Mashup构造与运行过程,提出一种新的基于迭代式自主构造的Mashup服务组合和运行模式,主要思想是对大量离散、孤立的历史执行轨迹进行挖掘处理,建立上下文相关和偏好相关的用户行为选择概率模型,为构造优化的个性化Mashup组合方案提供支持.分析和模拟实验表明,面对移动环境上下文动态性和普适性特点,本文方法能够有效简化Mashup构造过程中用户参与的复杂性,减少对用户专业知识的依赖;同时,在用户行为模式预测和Mashup服务构造与推荐方面能够获得比其他服务推荐或组合方法更好的效果.(本文来源于《中国科学:信息科学》期刊2016年06期）
万里勇,李楚涵[7]（2016）在《移动环境中上下文感知的协同过滤推荐模型》一文中研究指出由于移动环境中的用户偏好通常会随着位置的变化而发生改变,传统的协同推荐模型在推荐质量的准确率方面往往较低。为了解决这种问题,该文考虑移动环境中上下文因素,提出了将下上文信息融入到协同推荐模型中,提出将上下文预过滤与上下文建模进行结合,构建了一种面向移动环境中上下文感知的协同过滤推荐模型。实验及分析表明,本文提出的协同推荐模型,在改善推荐质量方面具有较好的表现,能够较好的提高推荐的准确性。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2016年09期）
温鑫[8]（2016）在《智能环境中基于RETE的上下文推理研究》一文中研究指出随着传感器技术、嵌入式开发技术、移动计算技术、上下文感知推理技术等技术的不断成熟与发展,普适计算的研究正迎来研究热潮,普适计算下的智能环境应用也逐渐走出实验室并且得到了越来越多人的关注。如何利用各种智能设备获取生活、工作、公共场所等环境中的原始上下文数据信息,感知当前环境状态,甚至进一步推理判断当前用户意图和动机等复杂上下文信息,从而为用户提供准确、个性化、智能化的服务是智能环境中上下文感知推理研究的关键问题。本文对基于Rete算法的上下文推理引擎进行了深入的研究,并进一步探索了智能环境中基于Rete算法的分布式推理方法。在此基础上,本文有以下几个方面的工作:(1)选用简单高效的键值模型描述产生式推理系统下的智能环境上下文,并根据产生式规则特点将上下文分为原子上下文和复合上下文。引入Rete算法进行上下文推理感知,根据Rete算法的编译推理网络流程,对上下文规则进行规则分解和替换,并最终形成可供推理的Rete网络。另外,针对上下文规则集中可能存在嵌套矛盾的情况,提出了规则集循环嵌套检测算法;针对智能环境中可能出现的存储限制,提出了一种合并专一节点的Rete网络精简方法。(2)使用树形拓扑结构描述智能环境下的传感器网络。讨论了智能环境中Rete网络的部署,分别分析了集中式Rete分布与分布式Rete分布,并给出一种基于传输代价和计算代价的Rete分布代价模型,在此基础上提出了最小传输代价的Rete分布算法。同时,设计了Rete分布对比试验,分别使用集中式Rete分布和最小传输代价Rete分布进行智能环境数据传输仿真。仿真实验结果表明,最小代价的Rete分布具有更小的数据传输量,在规则触发频率低、规则规模较大的情况下尤甚。(3)设计并实现了基于Rete的上下文推理引擎。构造了一个简单的规则集,使用该规则集进行了上下文推理仿真,验证了该引擎的准确性和有效性。(本文来源于《重庆大学》期刊2016-04-01）
黄俊,尹颖,闫慧芳,赵明礼,DUAN,Qiang[9]（2015）在《面向云服务的物联网环境下基于上下文感知D2D资源分配方案（英文）》一文中研究指出无线移动通信、传感网络、机器对机器(machine-to-machine,M2M)通信和云计算等技术的最新发展对物联网应用的开发、部署和利用产生了深刻的影响。直连(device-to-device,D2D)通信作为一种提高蜂窝网络性能的新兴技术,在物联网应用中起着至关重要的作用。对于D2D通信而言,资源分配是实现高性能数据传输的关键,博弈论作为一种有效的数学工具被广泛应用于解决蜂窝网络资源分配的问题。针对D2D资源分配的方案已在前期工作中提出,该方案使基站能够通过感知不同通信环境为D2D用户分配合理的频谱资源,并且通过重复迭代为D2D用户分配更优的频谱资源。但是该方案并没有深入讨论纳什均衡(Nash equilibrium,NE)不存在情况下的资源分配问题。针对该问题,将基站和D2D用户的竞争看作是一个合作博弈模型,提出了一个资源分配方案来处理不同场景下,当NE不存在时的资源分配方案,旨在保证基站在不同环境下的收益效用最大化。对比前期的资源分配算法,该算法保证了无论NE是否存在,基站都能通过感知不同的通信环境来选择特定的资源分配策略来维护自身的利益。(本文来源于《重庆邮电大学学报(自然科学版)》期刊2015年04期）
方义,嵇智源,盛浩[10]（2015）在《基于道路环境上下文的行人跟踪方法》一文中研究指出针对目前城市交通中人车混行场景中行人跟踪效果不佳的问题,提出了一种基于道路环境上下文的行人跟踪方法。首先通过对道路环境上下文进行分析,建立道路模型;其次在道路模型的约束下建立行人与环境的交互运动模型;最后利用该模型进行行人的跟踪。在真实场景中的实验表明使用了道路上下文信息的跟踪方法与连续离散连续能量最小化的多行人跟踪方法相比,多目标跟踪准确度从47.6%提升至63.2%,多目标跟踪精度从68.8%提升至74.3%。数值结果表明道路上下文信息对于提高人车混行场景中行人跟踪效果的有效性。(本文来源于《计算机应用》期刊2015年08期）
上下文环境论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着移动互联网的快速发展和智能手机等移动设备的普及,无线网络下移动设备上的视频传输服务成为了目前及未来相当一段时间内的热点技术。特别是移动端的视频直播服务,已经成为移动互联网上一个火爆的增长点。而移动端视频直播与自适应视频传输技术的结合也已经成为行业发展的趋势所在。移动端的视频直播服务具有许多不同于桌面端,也不同于普通点播服务的特点。移动端平台众多,兼容性差,直播中用户容易受到所处外部环境的影响,且对播放的中断和延迟非常敏感。DASH作为MPEG提出的流媒体视频传输技术标准,综合了目前许多自适应视频传输技术的优点,与移动端视频直播技术的业务特点有许多契合之处,本文中,我们选择DASH为目标,研究自适应视频传输技术的优化方法。本文对DASH技术以及用户体验质量QoE的评价方法做了深入研究,针对现有方法的不足,提出了一种基于用户环境上下文的用户体验评价方法,这种方法注重考虑外部环境对用户观看视频体验的影响,通过对环境上下文建模计算用户的QoE,这种方法弥补了传统QoE评价方法中对于环境带来影响考虑不足的缺陷,比较适合于移动设备上视频服务QoE的评价衡量。基于这一 QoE评价方法,本文中提出了一种适用于移动端视频直播的视频传输优化方案。相比传统方法,这种方法更多考虑了直播业务的特点和用户的需求,更多地减少了传输中的播放延迟与中断。为了完成仿真实验,我们在开源仿真平台NS-3上搭建了 DASH仿真系统,设计了多个模块以模拟实际中客户端与服务器端的表现,并完成算法的仿真与测试分析。最后,指出了论文中可能出现的不足,对下一步工作进行了展望。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
上下文环境论文参考文献
[1].李晓帆.SimCity：环境上下文一致性错误处理与展示平台研究[D].南京大学.2017
[2].郭一华.基于用户环境上下文的无线网络视频传输技术的研究与优化[D].北京邮电大学.2016
[3].李敏,倪少权,黄强,杨渝华.物联网环境下基于上下文感知的智能交互模型[J].西南交通大学学报.2016
[4].姚仁贵.基于上下文环境的复杂事件处理研究[D].天津大学.2016
[5].董庆超,陈青华,齐玉东,姚刚.基于模糊描述逻辑的C4ISR系统上下文环境分析方法[J].系统工程与电子技术.2016
[6].何伟,崔立真,任国珍,李庆忠,李婷.移动计算环境下基于动态上下文的个性化Mashup服务推荐[J].中国科学:信息科学.2016
[7].万里勇,李楚涵.移动环境中上下文感知的协同过滤推荐模型[J].电脑知识与技术.2016
[8].温鑫.智能环境中基于RETE的上下文推理研究[D].重庆大学.2016
[9].黄俊,尹颖,闫慧芳,赵明礼,DUAN,Qiang.面向云服务的物联网环境下基于上下文感知D2D资源分配方案（英文）[J].重庆邮电大学学报(自然科学版).2015
[10].方义,嵇智源,盛浩.基于道路环境上下文的行人跟踪方法[J].计算机应用.2015