嵌入模糊逻辑的上下文存储与查询机制
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Embedding Fuzzy Logic in Context Storing and Querying
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    摘要:

    上下文存储和查询是上下文感知计算的基础.而上下文的不确定性是上下文处理中不可回避的问题.为此,提出了一种嵌入模糊逻辑的上下文感知系统架构(FLECA).FLECA 将基本上下文信息转换成高层上下文语义,通过内嵌模糊逻辑引擎,实现对模糊上下文信息的全模糊存储和查询;同时基于神经网络,实现查询推理机制的学习和完善.实验表明引入学习机制能够有效提高FLECA 的适应性,从而为以用户为中心的应用提供有力的支撑.

    Abstract:

    The storage and query of context is the foundation of context awareness based computing. At the same time, uncertainty of context is an inevitable problem of the context awareness. Therefore, a fuzzy logic embedded context-aware architecture (FLECA) is proposed in this paper. FLECA gets the high level context semantic from querying those primary contexts. During the procedure of management of contexts, fuzzy logic engine enables FLECA to store and query the fuzzificated contexts. Furthermore, a neural network based learning machine is introduced into the management of fuzzy rules. The experiment shows that the learning machine is able to improve the adaptability of FLECA to provide stronger support to the user-centric applications.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

叶剑,李锦涛,高晓芳,朱珍民,刘金刚.嵌入模糊逻辑的上下文存储与查询机制.软件学报,2010,21(zk):12-20

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  • 收稿日期:2009-07-15
  • 最后修改日期:2010-07-09
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