支持不確定性推理的上下文模型構(gòu)建和基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理.pdf

1、上下文感知技術(shù)是實現(xiàn)智能環(huán)境的一種關(guān)鍵技術(shù)。在上下文感知應(yīng)用中,很大一部分?jǐn)?shù)據(jù)都是由傳感器獲得,由于傳感器等設(shè)備自身的技術(shù)限制,其感知獲取的數(shù)據(jù)天生具有不精確性和不確定性。又由于原始的上下文數(shù)據(jù)的不確定性,從而導(dǎo)致了使用它們推理獲得的更高層次的上下文依然保留著不確定性?，F(xiàn)有的用來描述上下文信息的本體模型,基本以基于二值邏輯的本體建模語言O(shè)WL進(jìn)行構(gòu)建,而OWL本身不支持不確定性推理。因此,使用本體語言的上下文感知應(yīng)用如何解決上下文信息的

2、不確定性以及不確定推理,就逐漸成為上下文感知中的一個研究點。
　　 本文給出了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的支持不確定性推理的上下文模型的構(gòu)建方法。在原有OWL本體模型的基礎(chǔ)上擴(kuò)展支持不確定性推理的信息。在模型構(gòu)建方面,本文設(shè)計了“通用-領(lǐng)域”雙層的本體模型。引入上下文信息五要素,使用通用模型描述普遍概念,使用領(lǐng)域模型描述領(lǐng)域概念。根據(jù)上下文信息本身的層次性、因果性,選擇貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行基于機(jī)器學(xué)習(xí)的不確定性推理。根據(jù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特點,