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智能环境下基于雾计算的推理节点优化分配研究

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电子学报 2020年第1期48卷 35-43页

作者：汪成亮黄心田重庆大学计算机学院

智能环境传统的规则推理机制中,网关内布置的推理机从各种传感器中获取推理所需数据并与规则库相匹配,承担整个推理工作.本文利用Rete算法将规则构建为推理网络,并结合雾计算的概念将Rete推理节点分配至环境内配置的智能节点中协同推理... 详细信息

智能环境传统的规则推理机制中,网关内布置的推理机从各种传感器中获取推理所需数据并与规则库相匹配,承担整个推理工作.本文利用Rete算法将规则构建为推理网络,并结合雾计算的概念将Rete推理节点分配至环境内配置的智能节点中协同推理以减轻网关负载,由此推理节点的分配成为关键,分配不合理将导致资源利用不平衡及响应延迟.本文利用活动影响下规则触发的规律设计了活动聚类算法CoA(Clustering of Activities)对活动聚类后分别建立其推理网络,计算出智能节点之间的最短路径后将结果代入针对其层次延迟性而设计的分配算法AAoRN(Allocation Algorithm of Rete Inference Nodes),从而将推理节点最优分配至各个智能节点.理论分析和实验结果表明,本文机制在有效利用智能节点资源的同时降低了大致55%的延迟.

关键词：智能环境规则推理 Rete算法雾计算活动模式

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智能环境中音视频双模态的身份辨识

中国科学技术大学学报 2010年第5期40卷 486-490页

作者：陈雁翔刘鸣合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230009 伊利诺伊大学香槟分校电子计算机工程系伊利诺伊州61801

首先描述了智能环境下一种基于语音和人脸图像的双模态的身份辨识系统;然后在基于语音的说话人辨识中采用改进的基于语音段的高斯混合模型,在基于人脸的身份辨识中利用K近邻法对整个视频序列而非单个静止图做判决;最后在评分层通过对双... 详细信息

首先描述了智能环境下一种基于语音和人脸图像的双模态的身份辨识系统;然后在基于语音的说话人辨识中采用改进的基于语音段的高斯混合模型,在基于人脸的身份辨识中利用K近邻法对整个视频序列而非单个静止图做判决;最后在评分层通过对双模态输出的评分进行规整和加权组合实现融合.实验表明,音视频双模态融合能有效提高身份辨识系统的正确率.

关键词：身份辨识音视频双模态融合智能环境

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面向智能环境的活动模式迁移学习

北京航空航天大学学报 2016年第2期42卷 218-226页

作者：汪成亮王云鹏重庆大学计算机学院重庆400044 重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400044

针对智能环境中活动模式的学习和挖掘花销大、难以实际操作等问题,提出了能够有效地将已有活动模式迁移到新环境的整体框架。迁移学习框架将活动模式的迁移过程分解为轨迹的迁移和触发持续时间的迁移,首先对已有活动模式中的活动轨迹以... 详细信息

针对智能环境中活动模式的学习和挖掘花销大、难以实际操作等问题,提出了能够有效地将已有活动模式迁移到新环境的整体框架。迁移学习框架将活动模式的迁移过程分解为轨迹的迁移和触发持续时间的迁移,首先对已有活动模式中的活动轨迹以及触发持续时间模糊化;然后采用备选轨迹生成(ATSG)算法在新环境中生成备选轨迹集;最后采用相似度计算(SC)算法进行活动模式中的轨迹与备选轨迹间的匹配,利用活动轨迹映射(TM)算法和触发持续时间迁移(TDT)算法对活动信息进行迁移,从而在新环境中得到活动模式。理论分析和实验结果表明,相比于基于频繁模式挖掘得到活动模式的方法,本文方法大幅度地降低了得到活动模式所需的时间开销,同时,利用本文方法获取的活动模式取得了较好的活动识别效果。

关键词：智能环境迁移学习活动模式活动轨迹触发持续时间

基于GIS的铁路选线智能环境及领域本体建模方法

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中国铁道科学 2006年第6期27卷 84-90页

作者：韩春华易思蓉吕希奎西南交通大学土木工程学院四川成都610031

提出基于GIS的铁路选线智能环境(GBRLIE)的智能选线综合解决方案。铁路选线智能环境的既有研究,以及GIS技术、人工智能技术和其他计算机技术的发展为解决方案的研究奠定了基础。在GBRLIE的知识表达上,本体提供了信息共享、互操作的中间... 详细信息

提出基于GIS的铁路选线智能环境(GBRLIE)的智能选线综合解决方案。铁路选线智能环境的既有研究,以及GIS技术、人工智能技术和其他计算机技术的发展为解决方案的研究奠定了基础。在GBRLIE的知识表达上,本体提供了信息共享、互操作的中间件,可保证知识系统从概念分析到系统建立的概念一致性,能保持数据和知识的语义统一。本体位于GBRLIE的逻辑表示层,包括领域本体、方法本体和应用本体。领域本体是对研究领域可共享和重用静态知识的描述,采用UML和面向对象技术进行表示,可克服专用本体描述语言和表示方法的不足。领域本体的形式化描述把关系和规则当作概念处理,用UML表示本体、概念、关系、规则、约束、公理。应用提出的领域本体表示方法描述了铁路选线几何构成本体,列出选线设计中的部分规则及约束。

关键词：铁路选线智能环境 GIS 本体领域本体统一建模语言

适用于智能环境的高效安全云辅助模式匹配协议

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计算机研究与发展 2019年第11期56卷 2365-2374页

作者：魏晓超徐琳郑志华王皓山东师范大学信息科学与工程学院

以机器学习、人工智能、物联网等技术所构建的智能环境正在改变人们的生活、工作及思维方式.智能环境下数据存储和处理的方式也在不断改变,其中安全和效率是2个重要的因素.就安全而言,在数据共享的前提下保护隐私势在必行.就效率而言,... 详细信息

以机器学习、人工智能、物联网等技术所构建的智能环境正在改变人们的生活、工作及思维方式.智能环境下数据存储和处理的方式也在不断改变,其中安全和效率是2个重要的因素.就安全而言,在数据共享的前提下保护隐私势在必行.就效率而言,智能环境中存在诸多资源受限的设备,针对这些设备如何设计高效的算法或协议直接决定其可行性.从以上2个需求出发,研究适用于智能环境中的安全高效模式匹配问题.传统的安全模式匹配协议中模式持有方需要执行大量的公钥操作,因此不适用于手机等资源受限设备作为模式持有方的场景.首次在双云服务器辅助的安全两方计算模型下给出安全模式匹配协议的功能函数,并基于茫然传输(oblivious transfer,OT)给出协议的具体构造.假设云服务器和参与方之间不合谋,协议在半诚实敌手模型下是安全的.协议需要4轮交互,模式方仅需要执行少量的异或操作,而复杂的OT协议主要集中在数据库方和云服务器之间.此外,使用OT扩展(OT extension)技术可以将所有OT协议的数量从O(nm)降至O(k),其中n和m是数据库方和模式方的输入长度,k是OT扩展协议中基础OT的数目,其远小于nm.

关键词：智能环境模式匹配云辅助安全两方计算 OT协议 OT扩展

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智能环境下的全媒体泛在阅读与认知重构

福建论坛（人文社会科学版） 2020年第6期6卷 69-81页

作者：陈伟军暨南大学新闻与传播学院

日益智能化的互联网汇聚了无限丰富的信息资源,实时为人们提供个性化定制全媒体信息服务。由于网络环境的泛化,智能设备无缝嵌入到日常生活之中,数字阅读也变得无所不在,成为融入身边环境、随时获取信息的"泛在阅读"。无限丰富的数字创... 详细信息

日益智能化的互联网汇聚了无限丰富的信息资源,实时为人们提供个性化定制全媒体信息服务。由于网络环境的泛化,智能设备无缝嵌入到日常生活之中,数字阅读也变得无所不在,成为融入身边环境、随时获取信息的"泛在阅读"。无限丰富的数字创意产品,以其极致化的内容体验方式重塑了认知图景和阅读文化。数字阅读需要坚持合目的性与合规律性相统一,从而促成技术的人化。数字读写能力是在传统的文字读写能力上的拓展,人们必须不断提升全媒体素养,重构感知方式和思维模式以动态适应快速演化的技术环境。

关键词：智能环境全媒体泛在阅读认知重构

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智能环境下分布式Rete算法

计算机应用 2016年第7期36卷 1893-1898页

作者：汪成亮温鑫信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室(重庆大学) 重庆400044 重庆大学计算机学院重庆400044

针对智能环境中基于Rete的规则推理引擎需要将数据集中到sink节点,导致传感器网络中数据传输量过大的问题,建立了Rete网络代价模型,并提出了最小传输代价的Rete分布的算法(MCoRDS)。该算法通过统计Rete网络中子模式对事实数据的依赖,发... 详细信息

针对智能环境中基于Rete的规则推理引擎需要将数据集中到sink节点,导致传感器网络中数据传输量过大的问题,建立了Rete网络代价模型,并提出了最小传输代价的Rete分布的算法(MCoRDS)。该算法通过统计Rete网络中子模式对事实数据的依赖,发现大部分子模式在对应事实数据采集Sensor附近便具备了计算推理条件,故将Rete网络中的子模式规则分布到最早汇集其所需所有事实数据的Sensor中,即可避免事实数据进一步往sink节点的传输,从而大量减少传感器网络中的数据传输量。对比将Rete网络放置在sink节点的集中式推理进行了4组仿真实验。其中第4组实验,传感器网络总跳数由85000减至8036,减少约90.5%;其余组实验传输跳数也有一定的减少。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。

关键词：智能环境规则推理引擎传感网络 Rete算法 Rete分布

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智能环境基于用户交互模态的情境感知服务

计算机工程与应用 2015年第19期51卷 1-7页

作者：王军锋余隋怀 IMRE Horvath 王宁西北工业大学工业设计研究所西安710072 西南科技大学制造科学与工程学院四川绵阳621010 代尔夫特理工大学工业设计工程学院

智能环境系统构成的复杂性和大量的情境信息增加了为用户提供和布局服务的难度。情境感知服务系统能感知系统运行和人机交互情境,根据相应的决策机制选择适当的设备为用户提供服务,从而简化环境设施的功能布局。在决策过程中引入用户交... 详细信息

智能环境系统构成的复杂性和大量的情境信息增加了为用户提供和布局服务的难度。情境感知服务系统能感知系统运行和人机交互情境,根据相应的决策机制选择适当的设备为用户提供服务,从而简化环境设施的功能布局。在决策过程中引入用户交互模态信息有利于系统根据用户的交互能力和对人机界面的偏好提供服务。把情境细分为用户信息、设备信息、软件信息和环境拓扑信息,针对智能环境提出了一种基于用户交互模态的情境感知服务系统,同时详细说明了利用该技术选择服务的推理过程及其应用方法。通过智慧家庭环境中的场景案例验证了该系统的有效性。

关键词：普适计算智能环境服务推送情境感知用户交互模态

智能环境中基于上下文知识的数据收集优化研究

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智能环境中基于上下文知识的数据收集优化研究

作者：彭亚运重庆大学

学位级别：硕士

随着无线通信技术、嵌入式技术、分布式计算技术等技术的不断发展,智能环境进入快速发展时期,它在环境监测、智能家居、医疗护理等方面得到了广泛的应用。不过如何实现快速部署与动态调整智能环境功能以及实时高效地采集到准确的数据,... 详细信息

随着无线通信技术、嵌入式技术、分布式计算技术等技术的不断发展,智能环境进入快速发展时期,它在环境监测、智能家居、医疗护理等方面得到了广泛的应用。不过如何实现快速部署与动态调整智能环境功能以及实时高效地采集到准确的数据,直接关系到各种应用的效果。因此,快速部署与动态调整和高效的数据收集技术的研究对智能环境的应用和发展至关重要。目前,针对改善智能环境部署与调整问题的解决方法主要是从智能环境体系结构优化入手,像采用面向服务的机制、基于智能网关的机制,也有比较优秀的像OSGi这种标准较成熟的技术。在这些方法中,主要思路都是将智能环境能提供的服务模块化,降低各个功能间的耦合度,达到模块重组的目的来实现智能环境的快速部署和动态调整。不过这些方法在实时性或者节点利用率等方面存在着较大的问题。而关于智能环境中数据收集的研究也比较多,这些方法主要从硬件或者软件方面来解决数据收集过程中汇聚节点数据接收压力过大的情况。硬件方法主要有增加汇聚节点数目、增加汇聚节点接收频道和使用移动汇聚节点等方案,软件方法主要有数据合并、数据后向预测和分布式数据收集等方案。可惜硬件方法没有针对问题的本质来解决问题,而且两类方法都存在着实时性的问题。本文在实现智能环境快速部署和动态调整以及改善数据收集技术的主要工作包含以下几个方面:1)分析了现有智能环境系统的功能特性,根据其功能特性的实现本质提出了具有智能层的智能环境体系结构。2)建立了硬件资源智能化的模型,完成对智能环境常见服务所需要的智能功能的共性的分析与建模,提出了面向用户需求生成节点资源配置方案和基于节点资源配置方案的任务分配算法。3)针对智能环境数据收集过程中sink节点处存在的瓶颈问题,提出了针对老年看护应用下的数据预测发送算法DPHT(Data Prediction based on HMM according to context aware knowledge)。

关键词：智能环境智能层无线传感器网络数据收集 HMM