CN105654134B - 一种基于有监督自反馈的情景感知***及其工作方法与应用 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于有监督自反馈的情景感知***及其工作方法与应用。所述情景感知***，包括依次连接的情景信息采集模块、情景信息处理模块、情景信息应用模块以及用户模块；所述用户模块还与情景信息处理模块连接。本发明所述基于有监督自反馈的情景感知***，在情景感知***中加入了动态情景信息可信度评估机制，利用可信度进行情景信息不一致性消除；所谓“知人善任”，对所持有的情景信息的可信度的正确认知，是情景感知***合理融合多源信息，做出正确决策，从而提供恰当服务的先决条件。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于有监督自反馈的情景感知***及其工作方法与应用，属于情景感知的技术领域。
背景技术
当人在与他人或周围的环境交互时，常常会用到诸如手势、眼神、情境、环境状况等情景信息，并依此进行推断得出结论后作出适当的反应；与之相反，传统的计算机***很少能有效地利用情景信息并做出相应的反应，而是主要依据用户明确的指令被动地执行相应的操作。情景感知技术旨在通过传感器等设备模拟人的感知能力，认识和利用蕴涵的时间、地点、人物以及环境等信息，将采集到的原始情景信息进行推理融合后做出判断，指挥执行设备主动提供用户当前所需的服务，从而将人类从繁杂的操作中解放出来。
理想情况下获取的情景信息应该是精确、有效、恰当、无冗余和无冲突的。但在实际的情景感知应用中，同一情景信息可以从不同的信息源通过不同的方式获取。受获取情景信息时间间隔以及情景信息本身的精确度、可信度、有效性等因素的影响，采集到的多源情景信息大多都存在模糊、不准确和不一致的问题。
所谓“知人善任”，对所持有的情景信息的可信度的正确认知，是情景感知***合理融合多源信息，做出正确决策，从而提供恰当服务的先决条件。针对某一信息源，除去简单地按照经验静态设置可信度初始值的方法之外，现有的情景感知***多采用基于用户反馈的动态可信度评估机制。但是过于频繁的人工干预需求会严重影响用户体验，所以用户反馈的次数不可能太多。如此一来，受到计算数据量不足问题的制约，采用该机制评估出来的可信度值将会与其真实值相差甚远，这一缺陷在***冷启动阶段表现的尤为明显。因此，如何有效地增加可信度计算的数据量，提高对可信度的认知精准度，以使***做出正确决策，就成了情景感知技术面临的一大挑战。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供一种基于有监督自反馈的情景感知***。
本发明还提供一种上述基于有监督自反馈的情景感知***的工作方法；
本发明还提供一种上述基于有监督自反馈的情景感知***应用到用户位置确定的工作方法。
对所持有的情景信息的可信度的正确认知，是情景感知***合理消除多源情景信息之间的不一致性，做出正确决策，从而提供恰当服务的先决条件。基于有监督自反馈的情景信息可信度测量机制采用有监督自反馈(大量)为主，用户反馈(少量)为辅，两种反馈机制相结合的测评方式，充分利用有价值的数据进行可信度计算，有效弥补了基于用户反馈的可信度测量机制数据量不足的缺陷，从而提高了计算所得值的准确性，进而使得情景感知***能够正确认知情景信息的可信度，做出合理决策，为用户提供恰当的服务。
监督机制的加入确保了自反馈数据本身的可信度：只有不一致性消除后的判决结果满足设定的监督条件，被认为真实可靠时，方可触发自反馈，作为真实值的代表，对多源情景信息的正确性进行判断，继而对相应信息源的可信度进行计算评估，通过监督机制的设置，情景感知***可有效地控制与协调自反馈的数量与质量，从而使得基于有监督自反馈情景信息可信度测量机制性能达到最优化。
有监督自反馈机制的加入使得情景信息的可信度计算值更为准确，从而使得情景感知***能够更加合理地消除多源情景信息之间的不一致性，进而做出正确推理，提供恰当的服务。
本发明的技术方案为：
一种基于有监督自反馈的情景感知***，包括依次连接的情景信息采集模块、情景信息处理模块、情景信息应用模块以及用户模块；所述用户模块还与情景信息处理模块连接。
所述情景信息采集模块用于从多个信息源按照不同的方式采集原始情景信息，所述原始情景信息是指通过各类传感器或网络收集的原始数据；所述情景信息处理模块用于对原始情景信息进行处理，从中提取出可供情景信息应用模块直接利用的高级情景信息；所述情景信息应用模块利用所述高级情景信息产生自适应操作，为用户提供恰当的服务；所述用户模块提取显式或者隐含的用户反馈信息，并将所述用户反馈信息发送至所述情景信息处理模块，用于进行可信度测量。
根据本发明优选的，所述情景信息处理模块包括依次连接的情景信息建模单元、可信度管理单元、不一致性检测和消除单元及情景信息推理单元；所述不一致性检测和消除单元还与可信度管理单元双向连接。
所述情景信息建模单元用于对所述原始情景信息进行建模，使情景信息的描述标准化，实现不同领域情景提供者的互操作；所述可信度管理单元利用接收到的反馈信息判断多源情景信息的正确性，继而评估对应信息源的可信度，对其进行动态的计算和存储(某一信息源的可信度＝感知到正确的情景信息的次数÷情景信息总数，注：情景信息的正确性是基于反馈信息来判断的)，并将所述可信度评估值附加到对应的情景信息中，所述反馈信息包括有监督自反馈(大量，来自所述不一致性检测与消除单元)和用户反馈(少量，来自所述用户模块)，所述用户反馈的优先级高于所述有监督自反馈；所述不一致性检测与消除单元检测多源情景信息之间是否存在不一致性，继而根据基于可信度的不一致性消除算法进行数据融合，并输出判决结果，所述基于可信度的不一致性消除算法有：基于最高可信度的算法，基于可信度加权的投票算法以及基于可信度加权的证据论算法等方法，若所述判决结果满足监督条件，则被认为真实可靠，并以自反馈的形式返回到所述可信度管理单元进行可信度的评估计算，所述监督条件在多源***中采用基于投票法的原理产生作用：只有所述判决结果的票数超过其他情景信息的票数一定阈值后，方可认为所述判决结果真实可靠，足以代表真实值进行自反馈；所述情景信息推理单元根据经过所述不一致性检测与消除单元处理后的情景信息，按照推理方法推理得到高级情景信息，所述推理方法为本体推理、基于规则的推理、基于证据论的推理、基于贝叶斯网络的推理方法。
所述用户模块用于提取显式或者隐含的用户反馈信息，并将所述用户反馈信息发送至所述可信度管理单元进行可信度的评估计算；所述显式的用户反馈信息是指用户主动做出的反馈行为，如采用满意度评分机制收集到的用户数据，所述隐含的用户反馈信息是指情景感知***通过用户表情识别，用户行为分析等多种手段间接推断出来的用户数据。
一种上述基于有监督自反馈的情景感知***的工作方法，包括步骤如下：
(1)情景信息采集
所述情景信息采集模块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情景信息并将所述原始情景信息发送至情景信息建模单元；所述原始情景信息为多源情景信息；
(2)情景信息建模
所述情景信息建模单元对原始情景信息建模，使情景信息的描述标准化；
(3)可信度管理
所述可信度管理单元利用接收到的反馈信息判断多源情景信息的正确性，继而评估对应信息源的可信度，对信息源进行动态的计算和存储，并将可信度评估值附加到对应的情景信息中；所述反馈信息包括有监督自反馈(大量，来自所述不一致性检测与消除单元)和用户反馈(少量，来自用户模块)；
(4)不一致性检测消除
不一致性检测与消除单元检测多源情景信息之间是否存在不一致性，继而根据基于可信度的不一致性消除算法进行数据融合并输出判决结果；
(5)监督条件审查
不一致性检测与消除单元利用***设置的监督条件对所述判决结果的可靠性进行审查，所述监督条件在多源***中采用基于投票法的原理产生作用：如果所述判决结果的票数超过其他情景信息的票数一定阈值后，则认为所述判决结果真实可靠；通过监督机制的设置，情景感知***可有效地控制与协调自反馈的数量与质量，从而使得基于有监督自反馈情景信息可信度测量机制性能达到最优化；
(6)自反馈
如果所述判决结果满足监督条件，则以该判决结果代表真实值触发自反馈：将所述判决结果返回到所述可信度管理单元，以该判决结果为参照判断多源情景信息的正确性，进行可信度的评估计算；如果所述判决结果不满足监督条件，则表明判决结果的可靠性不足，为了避免出现误判的情况，不返回自反馈信息；
(7)情景信息推理
所述情景推理单元根据经过所述情景不一致性检测消除单元处理后的情景信息，按照推理方法推理得到可供情景信息应用单元直接利用的高级情景信息；
(8)情景信息应用
所述情景应用模块根据所述高级情景信息进行自适应操作，所述自适应操作为，调整相应的应用程序或设备，为用户提供相应的服务；
(9)用户反馈
用户对情景感知***提供的服务做出反应，所述用户模块提取显式或者隐含的用户反馈信息，并将所述用户反馈信息发送至所述可信度管理单元进行可信度的评估计算；所述显式的用户反馈信息是指用户主动做出的反馈行为，如采用满意度评分机制收集到的用户数据，所述隐含的用户反馈信息是指用户主动做出的反馈行为；如情景感知***通过用户表情识别，用户行为分析等手段间接推断出来的用户数据。
优选的，所述步骤(4)中，基于可信度的不一致性消除算法为，基于最高可信度的算法、基于可信度加权的投票算法或基于可信度加权的证据论算法。
优选的，所述自反馈的优先级低于用户反馈；用户反馈的优先级高于有监督自反馈。
优选的，所述步骤(7)中，所述的推理方法为本体推理方法、基于规则的推理方法、基于证据论的推理方法或基于贝叶斯网络的推理方法。
本发明的有益效果为：
(1)本发明所述基于有监督自反馈的情景感知***，在情景感知***中加入了动态情景信息可信度评估机制，利用可信度进行情景信息不一致性消除；所谓“知人善任”，对所持有的情景信息的可信度的正确认知，是情景感知***合理融合多源信息，做出正确决策，从而提供恰当服务的先决条件；
(2)本发明所述基于有监督自反馈的情景感知***，提出了基于自反馈的情景信息可信度测量机制，该机制采用有监督自反馈(大量)为主，用户反馈(少量)为辅，两种反馈机制相结合的测评方式，充分利用有价值的数据进行可信度计算，有效弥补了基于用户反馈的可信度测量机制数据量不足的缺陷，从而提高了计算所得值的准确性，进而使得情景感知***得以正确认知情景信息的可信度，做出合理决策，为用户提供恰当合理的服务；
(3)本发明所述基于有监督自反馈的情景感知***，引入监督机制以确保自反馈本身的可信度：只有所述判决结果的票数超过其他情景信息的票数一定阈值后，方可认为所述判决结果真实可靠，继而代表真实值触发自反馈进行可信度评估，通过监督机制的设置，情景感知***可有效地控制与协调自反馈的数量与质量，从而使得基于有监督自反馈情景信息可信度测量机制性能达到最优化。
附图说明
图1为本发明所述基于有监督自反馈的情景感知***的结构框架图；
图2为本发明是是是基于有监督自反馈的情景感知***的工作流程图。
具体实施方式
下面结合说明书附图和实施例对本发明作进一步限定，但不限于此。
实施例1
如图1-2所示。
一种基于有监督自反馈的情景感知***，包括依次连接的情景信息采集模块、情景信息处理模块、情景信息应用模块以及用户模块；所述用户模块还与情景信息处理模块连接。
所述情景信息采集模块用于从多个信息源按照不同的方式采集原始情景信息，所述原始情景信息是指通过各类传感器或网络收集的原始数据；所述情景信息处理模块用于对原始情景信息进行处理，从中提取出可供情景信息应用模块直接利用的高级情景信息；所述情景信息应用模块利用所述高级情景信息产生自适应操作，为用户提供恰当的服务；所述用户模块提取显式或者隐含的用户反馈信息，并将所述用户反馈信息发送至所述情景信息处理模块，用于进行可信度测量。
实施例2
一种如实施例1所述的基于有监督自反馈的情景感知***，其区别在于，所述情景信息处理模块包括依次连接的情景信息建模单元、可信度管理单元、不一致性检测和消除单元及情景信息推理单元；所述不一致性检测和消除单元还与可信度管理单元双向连接。
所述情景信息建模单元用于对所述原始情景信息进行建模，使情景信息的描述标准化；所述可信度管理单元利用接收到的反馈信息判断多源情景信息的正确性，继而评估对应信息源的可信度，对其进行动态的计算和存储(某一信息源的可信度＝感知到正确的情景信息的次数÷情景信息总数，注：情景信息的正确性是基于反馈信息来判断的)，并将所述可信度评估值附加到对应的情景信息中，所述反馈信息包括有监督自反馈(大量，来自所述不一致性检测与消除单元)和用户反馈(少量，来自所述用户模块)，所述用户反馈的优先级高于所述有监督自反馈；所述不一致性检测与消除单元检测多源情景信息之间是否存在不一致性，继而根据基于可信度的不一致性消除算法进行数据融合，并输出判决结果，所述基于可信度的不一致性消除算法有：基于最高可信度的算法，基于可信度加权的投票算法以及基于可信度加权的证据论算法等方法，若所述判决结果满足监督条件，则被认为真实可靠，并以自反馈的形式返回到所述可信度管理单元进行可信度的评估计算，所述监督条件在多源***中采用基于投票法的原理产生作用：只有所述判决结果的票数超过其他情景信息的票数一定阈值后，方可认为所述判决结果真实可靠，足以代表真实值进行自反馈；所述情景信息推理单元根据经过所述不一致性检测与消除单元处理后的情景信息，按照推理方法推理得到高级情景信息，所述推理方法为本体推理、基于规则的推理、基于证据论的推理、基于贝叶斯网络的推理方法。
所述用户模块用于提取显式或者隐含的用户反馈信息，并将所述用户反馈信息发送至所述可信度管理单元进行可信度的评估计算；所述显式的用户反馈信息是指用户主动做出的反馈行为，如采用满意度评分机制收集到的用户数据，所述隐含的用户反馈信息是指情景感知***通过用户表情识别，用户行为分析等多种手段间接推断出来的用户数据。
实施例3
一种如实施例1-2所述基于有监督自反馈的情景感知***的工作方法，包括步骤如下：
(1)情景信息采集
所述情景信息采集模块通过物理传感器、虚拟传感器和逻辑传感器周期性地采集原始情景信息并将所述原始情景信息发送至情景信息建模单元；所述原始情景信息为多源情景信息；
(2)情景信息建模
所述情景信息建模单元对原始情景信息建模，使情景信息的描述标准化；
(3)可信度管理
所述可信度管理单元利用接收到的反馈信息判断多源情景信息的正确性，继而评估对应信息源的可信度，对信息源进行动态的计算和存储，并将可信度评估值附加到对应的情景信息中；所述反馈信息包括有监督自反馈(大量，来自所述不一致性检测与消除单元)和用户反馈(少量，来自用户模块)；
(4)不一致性检测消除
不一致性检测与消除单元检测多源情景信息之间是否存在不一致性，继而根据基于可信度的不一致性消除算法进行数据融合并输出判决结果；
(5)监督条件审查
不一致性检测与消除单元利用***设置的监督条件对所述判决结果的可靠性进行审查，所述监督条件在多源***中采用基于投票法的原理产生作用：如果所述判决结果的票数超过其他情景信息的票数一定阈值后，则认为所述判决结果真实可靠；通过监督机制的设置，情景感知***可有效地控制与协调自反馈的数量与质量，从而使得基于有监督自反馈情景信息可信度测量机制性能达到最优化；
(6)自反馈
如果所述判决结果满足监督条件，则以该判决结果代表真实值触发自反馈：将所述判决结果返回到所述可信度管理单元，以该判决结果为参照判断多源情景信息的正确性，进行可信度的评估计算；如果所述判决结果不满足监督条件，则表明判决结果的可靠性不足，为了避免出现误判的情况，不返回自反馈信息；
(7)情景信息推理
所述情景推理单元根据经过所述情景不一致性检测消除单元处理后的情景信息，按照推理方法推理得到可供情景信息应用单元直接利用的高级情景信息；
(8)情景信息应用
所述情景应用模块根据所述高级情景信息进行自适应操作，调整相应的应用程序或设备，为用户提供相应的服务；
(9)用户反馈
用户对情景感知***提供的服务做出反应，所述用户模块提取显式的用户反馈信息，并将所述用户反馈信息发送至所述可信度管理单元进行可信度的评估计算；所述显式的用户反馈信息是指采用满意度评分机制收集到的用户数据。
实施例4
一种如实施例3所述基于有监督自反馈的情景感知***的工作方法，其区别在于，所述步骤(4)中，基于可信度的不一致性消除算法为，基于最高可信度的算法。
实施例5
一种如实施例3所述基于有监督自反馈的情景感知***的工作方法，其区别在于，所述自反馈的优先级低于用户反馈；用户反馈的优先级高于有监督自反馈。
实施例6
一种如实施例3所述基于有监督自反馈的情景感知***的工作方法，其区别在于，所述步骤(7)中，所述的推理方法为本体推理方法。
实施例7
将实施例1或2所述基于有监督自反馈的情景感知***应用到用户位置确定的方法，包括步骤如下：
(1)情景信息采集
***提供基于用户位置情景信息的服务，物理传感器获取物理情景数据，分别通过红外线，RFID卡，摄像头感知到人的位置信息为“书房”；虚拟传感器获取虚拟情景数据，通过QQ登陆地址，感知到人的位置信息为“书房”；逻辑传感器获取逻辑情景数据，通过用户的日程安排，感知到人的位置信息为“公司办公室”；
(2)情景信息建模
所述情景信息建模单元对通过上述五种方式(红外线，RFID卡，摄像头,QQ登陆地址,日程安排)采集到的多源情景信息进行建模，使情景信息的描述标准化，实现不同领域情景提供者的互操作；
(3)可信度管理
受获取情景信息时间间隔以及信息源本身的精确度、有效性等因素的影响(例如采用红外线和摄像头两种感知方式存在精确度问题，此外，用户不可能时刻与RFID卡或者运行QQ程序的终端设备形影不离，而突发事件也会导致日程安排中的记录与真实行为不符),采集到的多源情景信息存在模糊，不准确和不一致问题的情况在所难免；所述可信度管理单元利用接收到的反馈信息判断多源情景信息的正确性，继而评估对应信息源的可信度，对信息源进行动态的计算和存储(某一信息源的可信度＝感知到正确的情景信息的次数÷情景信息总数，注：情景信息的正确性是基于反馈信息来判断的)，并将可信度评估值附加到对应的情景信息中；可信度管理单元中存储的五种信息源的可信度分别为：红外线—90％，RFID—87％，摄像头—92％,QQ登陆地址—85％,日程安排—80％；所述反馈信息包括有监督自反馈(大量，来自所述不一致性检测与消除单元)和用户反馈(少量，来自用户模块)；
(4)不一致性检测消除
所述不一致性检测与消除单元检测到通过上述五种方式采集到的多源情景信息之间存在不一致性(红外线—“书房”，RFID—“书房”，摄像头—“书房”,QQ登陆地址—“书房”,日程安排—“公司办公室”)，继而根据基于可信度的不一致性消除算法进行数据融合并输出判决结果，所述基于可信度的不一致性消除算法为基于最高可信度的算法，输出可信度最高的情景信息(即“书房”，由可信度为92％的摄像头感知获得)为判决结果；
(5)监督条件审查
不一致性检测与消除单元利用***设置的监督条件对所述判决结果的可靠性进行审查，所述监督条件在多源***中采用基于投票法的原理产生作用：如果所述判决结果的票数超过其他情景信息的票数一定阈值后，则认为所述判决结果真实可靠；设置阈值为2，则当前时刻，判决结果“书房”的票数为4(红外线，RFID卡，摄像头,QQ登陆地址,日程安排)，而另一情景信息“公司办公室”的票数为1(日程安排)，二者的票数之差为3，超过设定的阈值，因此该判决结果的可靠性满足监督条件(当多源情景信息全部一致时，判决结果与任一情景信息相同，其票数即为信息源的总数，必定满足监督条件)；通过监督机制的设置，情景感知***可有效地控制与协调自反馈的数量与质量，从而使得基于有监督自反馈情景信息可信度测量机制性能达到最优化；
(6)自反馈
如果所述判决结果满足监督条件，则以该判决结果代表真实值触发自反馈：将所述判决结果返回到所述可信度管理单元，以反馈信息(“书房”)为参照判断多源情景信息的正确性，进行可信度的评估计算；经判断，通过红外线，RFID卡，摄像头,QQ登陆地址四种方式采集到的情景信息“书房”与反馈信息一致，因此***定量提高这四种信息源的可信度，而日程安排中记录的情景信息“公司办公室”与反馈信息不符，则相应地降低该信息源的可信度；
(7)情景信息推理
所述情景推理单元根据经过所述情景不一致性检测消除单元处理后的情景信息，按照推理方法推理得到可供情景信息应用单元直接利用的高级情景信息；得到的高级情景信息为“书房”；
(8)情景信息应用
所述情景应用模块根据所述高级情景信息进行自适应操作，调整相应的应用程序，将公司办公室的来电转接到书房；
(9)用户反馈
用户对情景感知***提供的服务做出反应，所述用户模块提取显式或者隐含的用户反馈信息，并将所述用户反馈信息发送至所述可信度管理单元进行可信度的评估计算；***将公司办公室的来电转接到书房后，而用户确实是在书房接听的电话，则用户模块根据这一情况推理出隐含的用户反馈信息：当前时刻用户位置情景信息的真实值为“书房”。
Claims (4)
1.一种基于有监督自反馈的情景感知***的工作方法，所述情景感知***，包括依次连接的情景信息采集模块、情景信息处理模块、情景信息应用模块以及用户模块；所述用户模块还与情景信息处理模块连接；所述情景信息处理模块包括依次连接的情景信息建模单元、可信度管理单元、不一致性检测与消除单元及情景信息推理单元；所述不一致性检测与消除单元还与可信度管理单元双向连接；其特征在于，包括步骤如下：
(1)情景信息采集
所述情景信息采集模块通过物理传感器、虚拟传感器和逻辑传感器周期性地采集原始情景信息并将所述原始情景信息发送至情景信息建模单元；所述原始情景信息为多源情景信息；
(2)情景信息建模
所述情景信息建模单元对原始情景信息建模，使情景信息的描述标准化；
(3)可信度管理
所述可信度管理单元利用接收到的反馈信息判断多源情景信息的正确性，继而评估对应信息源的可信度，对信息源进行动态的计算和存储，并将可信度评估值附加到对应的情景信息中；所述反馈信息包括有监督自反馈和用户反馈；
(4)不一致性检测消除
不一致性检测与消除单元检测多源情景信息之间是否存在不一致性，继而根据基于可信度的不一致性消除算法进行数据融合并输出判决结果；
(5)监督条件审查
不一致性检测与消除单元利用***设置的监督条件对所述判决结果的可靠性进行审查，所述监督条件采用基于投票法的原理产生作用：如果所述判决结果的票数超过其他情景信息的票数一定阈值后，则认为所述判决结果真实可靠；
(6)自反馈
如果所述判决结果满足监督条件，则以该判决结果代表真实值触发自反馈：将所述判决结果返回到所述可信度管理单元，以该判决结果为参照判断多源情景信息的正确性，进行可信度的评估计算；如果所述判决结果不满足监督条件，则表明判决结果的可靠性不足，不返回自反馈信息；
(7)情景信息推理
所述情景推理单元根据经过所述不一致性检测与消除单元处理后的情景信息，按照推理方法推理得到可供情景信息应用模块直接利用的高级情景信息；
(8)情景信息应用
所述情景应用模块根据所述高级情景信息进行自适应操作，调整相应的应用程序或设备，为用户提供相应的服务；
(9)用户反馈
用户对情景感知***提供的服务做出反应，所述用户模块提取显式或者隐含的用户反馈信息，并将所述用户反馈信息发送至所述可信度管理单元进行可信度的评估计算；所述隐含的用户反馈信息是指情景感知***通过用户表情识别，用户行为分析手段间接推断出来的用户数据。
2.根据权利要求1所述的基于有监督自反馈的情景感知***的工作方法，其特征在于，所述步骤(4)中，基于可信度的不一致性消除算法为，基于最高可信度的算法、基于可信度加权的投票算法或基于可信度加权的证据论算法。
3.根据权利要求1所述的基于有监督自反馈的情景感知***的工作方法，其特征在于，所述自反馈的优先级低于用户反馈；用户反馈的优先级高于有监督自反馈。
4.根据权利要求1所述的基于有监督自反馈的情景感知***的工作方法，其特征在于，所述步骤(7)中，所述的推理方法为本体推理方法、基于规则的推理方法、基于证据论的推理方法或基于贝叶斯网络的推理方法。
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| CN106650937B (zh) * | 2016-12-30 | 2019-09-27 | 山东大学 | 一种基于反馈的自适应主客观权重上下文感知***及其工作方法 |
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| CN108846481B (zh) * | 2018-06-25 | 2021-08-27 | 山东大学 | 一种基于QoX自适应管理的情景信息不确定性消除***及其工作方法 |
| CN108875030B (zh) * | 2018-06-25 | 2021-05-18 | 山东大学 | 一种基于层次化综合质量指标QoX的上下文不确定性消除***及其工作方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103412915A (zh) * | 2013-08-06 | 2013-11-27 | 复旦大学 | 一种面向金融高频交易数据的情景感知测定方法和*** |
| CN104346451A (zh) * | 2014-10-29 | 2015-02-11 | 山东大学 | 一种基于用户反馈的情景感知***及其工作方法和应用 |
| CN104749556A (zh) * | 2015-02-12 | 2015-07-01 | 杭州优体科技有限公司 | 一种基于交互式情景感知的指纹定位方法 |
-
2015
- 2015-12-30 CN CN201511024702.4A patent/CN105654134B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103412915A (zh) * | 2013-08-06 | 2013-11-27 | 复旦大学 | 一种面向金融高频交易数据的情景感知测定方法和*** |
| CN104346451A (zh) * | 2014-10-29 | 2015-02-11 | 山东大学 | 一种基于用户反馈的情景感知***及其工作方法和应用 |
| CN104749556A (zh) * | 2015-02-12 | 2015-07-01 | 杭州优体科技有限公司 | 一种基于交互式情景感知的指纹定位方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 情景感知计算;顾君忠;《华东师范大学学报(自然科学版)》;20090930(第5期);第1-20页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN105654134A (zh) | 2016-06-08 |
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