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在无处不在的住宅环境里的环境感知推理
摘要
住宅普适计算环境都集中在互连环境使用家庭网络和传感器数据的管理，而不是一个上下文感知控制推理。在以往的研究基础上，本文提出了一种新的传感器基于上下文感知系统重点在三个推理过程：规则，推理和模式驱动。使用图形数据从网络派生已经为工作周，建立规则和推论，建议家属上下文感知系统采用电气照明作为一个例子证明。流程开发一个聪明的房子被描述，以便在应对居民改善个性化的服务需要。
关键词：无处不在的住宅环境；环境感知推理；智能家庭；传感网络；照明；智能环境
- 介绍
普适计算（也被称为普适计算）在日常生活中的物体嵌入式微处理器这样他们就可以沟通信息。它依赖于无线的融合技术，先进的电子设备，传感器网络和互联网。在住宅楼，无处不在的计算有体现自身“智能客房”的主持下，“智能环境“，”智能客房“，”智能环保“，”简易生活，认识之家“，”神经网络之家“和”智能空间。在住宅普适计算的应用建筑普遍集中在建立家庭网络和传感器数据，而不是上下文感知的管理推理计算[1-7]。有必要调查可行方法通过在住宅环境感知推理环境。上下文感知是一种新兴的计算模式一种利用关于其用户的上下文信息，以便提供更好的服务。上下文通常去网络定义为任何用来表征实体的情况的信息。[8]。通过上下文感知推理，无处不在的环境嵌入计算设备ments能够学习从用户的行为，然后适当的服务（例如，可以提供相应的灯调光）。
在此研究中，我们使用术语无处不住宅环境（URES）“各类住宅建筑。 URES可以将大量的传感器来监控居民的为了活动预见自己的喜好和需要，然后为他们提供一些定制服务。一些居民有与URES负面经验，因为他们觉得自己很监视之下。理解并证明使用传感器是用于确定用于服务的最佳使用的一个先决条件。当实现URES，必须认识到的情况下，或所面临的居民，然后确定适当的上下文要提供的服务。在URES上下文是一个中介能够理解的空间和理由的情况下，居民的行为，并连接居民中，居住环境与传感器数据。
利伯曼[9]德科幻奈德上下文一切，但明确输入和输出，而只关注隐性控制。 然而，我们建议上下文应涉及明确的输入和输出同时，当推理运算操作。此外，环境中时间的变化和位置应考虑以便适应居民服务作为相同传感器数据可以根据变化具有不同的信息在时间和位置[10]。上下文可以是任何可测量的，相关的信息可以影响行为[11]。在这研究，在URES上下文（如由传感器数据表示）包括可以派生定制的服务和信息满足居民的需求。每种类型的上下文是被连接到服务独特元件。 此外，使URES可调，以居民的需求，服务应该响应居民的行为。解释的上下文中的作用和它连接到一个特定的C服务可以通过采取上下文感知推理。因此本文的目的是为了开发基于上下文感知推理一个新的框架，根据居民的需求和行为在数目字。在我们的语境推论是该组的传感器和实体数据上的影响服务。
- 相关工作
环境感知系统需要适当和有效的推理他们的环境的过程。这些推论过程一般由传感器包括上下文信息和推理的情况。推理方法往往被称为谁，什么，在哪里，什么时候和为什么（5W），以及如何（1H）[8,10,12]。行为可以被表示为一个上下文约5W和使用的用户行为信息因素选择性地对于给定的目的。例如，信息关于居民，对象和地点（谁，什么，在哪里）是认为是最常见的上下文。在上下文感知系统，居民的行为的理解绘制从他们的行为模式，通过各种传感器捕获或照相机[13-15]。在鲜艳房间项目[18]的情况下，为例如，行为是由众多的传感器检测（即，磁传感器门和抽屉，微动开关椅子，和人员ID标签）。因此，上下文信息是经由无线电频率由传感器服务器收集射频（RF）标签系统和局域网（LAN）。要认识到有意义的行为，例如，学习，吃饭，和休息，基于ID4学习系统用过的。在数目字，隐私问题和不准确的情况下，解释居民的行为，可以通过使用出传感器或照相机的数据[16]。
以前URE研究都集中在用于基于传感器的系统实施智能化的居住环境。例如，在Easyliving项目[17]，其中该URE可以捕获居民的行为通过确定它们的位置，并要求一通过运动传感器和照相机跟踪求。该推理过程是一种情况，一个简单的回应。同样的，由佐治亚理工学院进行的“感知家庭”项目技术着重于URE使用多种是传感器的在室内安装，可以感知和捕捉居民生活在一个实时活动。该系统能够从学习居民的规律的生活习惯和行为，从而提供合适的这样一种局面，只要服务需要的[18]。在House_n“项目在麻省理工学院利用250的传感器和12台摄像机内置“将实验室的目的。该实验室提供了实验空间识别居民的行为，并监视其活动模式[19]。虽然以前研究已经把越来越重视概念的证明为URES系统和设备，一直存在有限的关注放置在配制充当一个上下文感知方法背骨头URES。那些使用开发的推断方法研究行为模式数据库（DB）已有限[24-27]。该“自适应房子”从居民的生活习惯有关学习照明，室使用，水温和通风，然后通过对推理预计居民的需求控制行为模式。因此，它可以提供优先服务，以维持基于一个舒适的环境在假定已经有统计模式DB来进行的推理过程[20]。在“无处不在的家”项目通过信息通信研究所技术（IICT）是嵌入有传感器，摄像机和一个URE麦克风来监测和记录居民的行为。该居民的行为模式是鉴定网络版通过记录要提供的数据，然后将服务模式被分类因此。在现实中，图案的DB应最初构建根据居民的行为积累的监控。该MavHome”项目，例如，旨在通过3个预测算法[21-23]解决这一问题。
（1）LeZi更新，这是用来通过记录其先前的移动历史来预测居民未来运动
（2）智能家居居民预测（SHIP），它被用来通过历史预测顺序行为的过去的行为和
（3）发现集（ED）。 ED能识别更重要可以在URE被自动化的行为模式。
近日，上下文感知的研究正在向网络和移动超越基于位置的服务（LBSS）环境。许多系统[24-26]使用本体搜索服务，并解释介绍ING服务。分层背景下的本体[25]结构的解析模型方面的不确定性，而基于传感器的系统[27]采用商务词汇的语义标准和业务规则（SBVR）。面向服务的上下文感知的中间（SOC AM）[26]，并考虑用户上下文感知系统偏好（CASUP）[24]采用两种本体和用户自定义科幻基于规则的推理规则为基础的方法来支持上下文感知服务CASUP还采用背景下的历史通知积极主动的个性化服务。此外，上下文感知消遣ommend系统使用一种基于本体的查询方法，如APOSTLE [28]和深度[29]。这些系统的使用规则为基础推断决策，但它仍然是DIF科幻邪教寻求和优先合适的解决方案。货物（上下文感知推理采用目标导向）[30]相结合的原则为基础，基于目标的推理是一个基于规则的推论的一个很好的例子系统。
环境感知起着发展的重要作用中移动系统[31]，它处理的移动服务真理通过上下文感知的主动服务发现[24,31,32]，上下文意识到小径[33]。研究挑战继续趴在上下文意识无处不在医疗[19,34-36]。该Casattenta项目[34]可以让室内跟踪和危险鉴定科幻阳离子事件，而上下文感知服务计划框架（CASSF）[37]强调了基于异构服务发现和移动设备。 CASSF采用这两种功能和上下文匹配来选择合适的服务。为了提供医疗保健正确，一些研究主要集中在行为识别[38-40]或行为模式[41,42]。 VARKEY等。 [38]用基于窗口算法“培育上任何─活动和网络NE FL Y范围动作，而Wongpatikaseree等。 [40]提出的活动登录相互连接的历史用户和当前用户的上下文行为识别。用户图案分析方法利用了语义数据挖掘[41]为本体活动，服务和智能家居中的对象。 Kang等[42]具有增强的通过梳理了用户模式的分析和方法集发现方法。
上下文是实现的一个重要组成部分URES的，但是，以往的研究已趋于描述技术的发展从计算机角度看[810,16,43-46]。一直存在一个有限焦点上的关系居民对构建有效的行为规则和服务之间。因此，我们研究如何上下文感知技术可以作为居民的行为。为了有效地提供量身定制服务，以满足居民的需求，我们整合有章可循，病例基于和基于模式的推理方法到一个单一的西装。 作为一个结果本文提供了关键的改善理解促进URES作为一种新的方法来推断组件上下文感知推理。
- URE和环境感知推理
本文提出研究开发的框架根据以往的研究上下文感知系统。对于例如，在“自适应房子”的情况下，它有四个涉及环境有关的行为，我们建议的制度旨在通过分析所有行为产生的行为模式是DB在数目字内发生。行为和运动模式由“MavHome”项目和行为模式，并建议由“无处不在的家”提出的服务模式相结合在我们提出的框架单一生活模式。这个结合将使居民的不同特点和生活要容纳样式。此外，我们所提出的系统采用除了基于规则和基于案例推理方法基于模式的推理方法。基于规则的的采用和基于案例的推理方法，使系统能够提供定制服务，不属于鉴定网络版的情况下，行为模式。在解决隐私和不准确通过使用传感器的解释居民的行为，我们假设典型的行为可以匹配特定使用的推理和推理方法的混合服务通过分级层。换句话说，规则感应算法和基于案例的推理过程可以用于确定上下文感知推论[47-51]。更具体来说，一基于模式的推理过程可以用来检查行为模式，这使得该日志数据的使用从传感器来推断的情况，从而使显性和隐性的概括是制作。
3.1．一个无处不在的居住环境结构
图1描绘了欧盟制定并通过我们的推动上下文感知系统，它包括物理和电子环境。物理环境有传感器和设备，可以反应以身体条件和提供的服务，如照明，加热，通风和空调（HVAC）和电视（TV）。环境的电子部分包括系统模块诸如工作存储器（即，RAM），剂的模块和数据库。上下文感知的推理方法必需在使用代理模块，以提供有效的服务电子环境。
A显示屏代理是指廓DB和应急对于间接控制的遥感数据。例如，信息关于用户可访问性可以从廓数据库进行检索。该监控代理可以检查是否遥感数据定期展出改变他们的价值观。如果有相关的价值观的任何变化与应急遥感数据，监控代理将执行命令，该命令的情况对应。此外，廓线DB集成了充当线索背景下的行为节点翻译。例如，如果监控代理检测遥感数据的“PIR1，对”在工作记忆沙普通民宅压力，在，它会然后用遥感数据发送行为地位，“睡眠”上下文解释。
上下文解释与服务规则DB连接，服务案例DB和生活模式DB要应对各种上下文。所有命令都通过设备执行控制器，和日志DB中，其中包含所存储的信息关于居住环境和服务执行。
图2示出的推理过程的结构。该上下文感知推理由三个节点中的结构FL由于上下文，行为服务的，其中倒数节点之间执行映射。一URE可以考虑作为由三个推理节点的环境。该组件图鉴定网络版。用于创建一个推论是：
- 一个上下文节点由一个或多个传感器的数据;
2．感测数据，其中有一个分层树结构制作行为节点（例如，“PIR（被动红外传感器）1，关于”和“床压力传感器，在行为节点制作睡眠）。
3.行为有一系列行为模式，如睡眠，醒来，沐浴;
4.由住宅需求定制业务节点的匹配行为节点。
上下文中，行为和信息层次服务节点被描述为在图1语境节点带来基于所述传感器套行为节点。行为节点考虑使有关服务节点的推论连续性。在所提出的上下文感知推理结构，行为节点是核心，确定居民的住房行为。行为节点从上下文节点推导它包含传感器数据的和诱导的服务节点那为居民定制服务。假设还有平日某些行为模式。 如图 1，若干上下文节点的组合对应于一个行为节点和最终匹配服务节点。定制服务节点可以连接到所述行为节点，这样可以提供所需的传感器在URE到进行优化。
上下文节点是由传感器的一个或多个源数据。出于这个原因，一个上下文节点可以被看作是一个“线索”[43]。传感器的组合创建了一个分层树结构，其可以被用来确定从所述行为的信息序列来自多个传感器推导合并成一个单一的知觉。来自传感器的数据可以是用于触发推理过程或仅用于参考。前者被定义为一个上下文节点，而后者则是作为一般上下文说明。传感器的组合可以是描述为被用于推理传感器的数量。（例如，1组，2组，3组，4设置，...）。
传感器数据也可从的观点考虑生理学，活动，和环境。当传感器数据是根据分布式方式分类音响版，它们可以被分析和应用为：固定的，可移动或游牧。取决于测定方法中，传感器数据也可以被归类为主动或被动[52]。在URE中的传感器数据，我们提出如下传感器包括：活动，环境，固定的和被动的。例如，PIR1的“传感信息，关于“在图的卧室。 1触发推断为上下文节点。一系列的遥感数据，“PIR1，在沙普通民宅压力，对”演绎“睡眠”作为行为节点。
当一个上下文节点被激活时，推理系统开始，并传感器数据通过推理的过程从行为“数据库”（DB）的检索。 A型行为节点包含的行为，用户，位置和时间的信息（即，谁，何时，何地和怎样的动作（多个））。一个行为节点使一个又一个也是唯一的行为，可以预测被映射到业务节点被考虑。例如，“休眠”作为图1中的行为的节点。 1可以连接到一个服务节点，“叫醒报警”。
服务节点是连接居民的联络点需要（图1）。这可以在没有映射来也取得过程的行为节点（例如，温度传感器（温度）可以直接连接到“自动加热）或推断出行为节点，如“睡眠”，“唤醒”和“洗澡”。对于更英法fi cient服务系统，服务节点应选择性构成。我们已经开发并提出了下面的服务体系中的URE：safeness，方便，舒适，娱乐，健康，节能性和社会性。对于例如，在safeness而言，以下服务包
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