普适环境下面向体征状态识别的上下文感知中间件方法

摘要

普适环境下应用于体征状态识别的上下文感知中间件方法中引入隐马尔可夫模型，其目标在于解决此类中间件中存在的服务不够个体化，针对性不强的问题以及灵活性和适应性不强的问题。一步使用了概率统计的方法，其目的在于进一步解决此类中间件体征状态变化趋势预测能力的问题。本发明解决现有方案提出的面向体征状态识别应用的上下文感知中间件存在三个问题，一个是功能比较死板，缺乏可针对用户个体体征特点设定不同服务策略的支持，服务不支持个体化，针对性不强；另一个是灵活性和适应性有欠缺，上层应用需求发生变化后不能及时提供方便的服务策略调整；还有一个是缺乏对于体征状态变化趋势的预测能力，这种预测能力对于很多的上层应用来说是非常重要的。

说明书

技术领域

本发明提出了一种普适环境下面向体征状态识别的上下文感知中间件方案，引入隐马尔可夫模型构造了一个识别体征状态的上下文感知中间件，属于普适计算领域，更进一步属于上下文感知中间件领域。

背景技术

随着计算机、移动计算以及传感器网络的发展，计算变得无处不在。1991年美国的马克·维瑟博士于提出了普适计算(Ubiquitous or Pervasive Computing)，这种计算模式的最终目标是将由通信和计算机构成的信息空间与人们生活和工作的物理空间融为一体，支持用户“随时随地”并“透明”地获得符合其个性化需求的信息服务。普适计算模式要求计算设备能够感知用户所处的上下文及其变化，并做出相应的动作。研究人员把这种能感知用户上下文信息进而调整系统行为的技术称为上下文感知技术(context-aware)。

上下文感知计算是普适计算领域研究的核心内容之一。上下文感知计算是指系统能发现并有效利用上下文信息(如用户位置、时间、环境参数、邻近的设备和人员、用户活动等)进行计算的一种计算模式。上下文是环境本身以及环境中各实体所明示或隐含的可用于描述其状态(含历史状态)的任何信息。其中，实体既可以是人、地点等物理实体，也可以是诸如软件、程序、网络连接等虚拟实体。上下文包括①计算上下文，如网络的可用性、网络带宽、通信开销、周边的打印机、显示器等资源；②用户上下文，包括用户的个性、位置、周围的人员、甚至社会关系等；③物理上下文，如光线的明暗、噪声的大小、交通状况、气候、温度等。上下文感知计算系统有三个特征：1)根据上下文进行信息推送服务；2)根据上下文自动触发执行相应动作；3)跟踪上下文的变化，用户可以查询相关的上下文信息。

现在，上下文感知计算的研究已经向着上下文感知中间件方向发展。上下文感知中间件是指：构建上下文感知应用的基础支撑软件，它独立于特定的上下文感知应用，并能简化各种感知应用的开发。基于上下文感知中间件的系统一般可分为三层：低层是物理、逻辑传感器，中间层是上下文感知中间件，在低层和中间层之间是上下文信息采集接口；上层是上下文感知应用，在中间层和上层之间是上下文信息使用接口，比如查询订阅等。其中，上下文感知中间件分离了上下文信息的采集与感知应用的开发，向上对应用开发者提供统一的上下文信息使用接口，向下可以接入各类物理或逻辑传感器，此处指的是广义的传感器，它可以是物理器件也可以是软件系统。这种分离也使得上下文信息的管理更加简易方便。

上下文感知中间件的架构常常受到一些因素的影响，如用户设备的能力，是否支持多用户，对非功能属性的要求，系统的开放程度等等。面向不同类型、不同要求的感知应用，中间件的架构设计也会有所不同。对于大多数的上下文感知中间件来说，它们的架构都包含了5个层次：

1.传感器接入层。负责上下文的发现语接入。

2.上下文采集层。负责上下文信息的采集。

3.上下文聚合与解释层。负责上下文的推理、冲突检测与解决。

4.上下文存储与管理层。负责上下文建模、存储以及管理，推理规则定义，隐私控制等。

5.应用接口层。是上层应用程序使用上下文感知中间件的接口，提供包括查询与订阅等等功能。

隐马尔可夫模型(HMM)是一种由马尔可夫模型发展起来的统计模型，它是迄今为止最重要的统计模型之一。HMM善于解决系统中表层的事件可能是由低层的事件触发的问题，它是为了解决我们观察的事件是通过一定的概率分布和状态相联系的问题提出的。HMM是一个双重随机过程，包括两个部分，其中一个是具有一定状态数目的马尔可夫链，这是基本的随机过程，描述状态的转移，用转移概率描述；另外一个是一般随机过程，描述状态和观察值之间的统计对应关系，用观察值概率描述。由于模型中只有观察值是可见的，而状态的转移过程是不可见的，因此称为隐马尔可夫模型。

一个HMM总是包括这几个参数：状态总数N；每个状态对应的观测事件数M；状态转移概率矩阵A；每个状态下取所有观测事件的概率分布矩阵B；起始状态π，一个HMM总可以用一个五元组λ＝(N，M，A，B，π)来表示。使用HMM，我们需要解决三个最基本的问题：其一是估计问题，如何在给定模型参数λ＝(N，M，A，B，π)和观测序列O的情况下，计算出在该模型下观测事件序列发生的概率P(O/λ)，一般可以通过前向算法和后向算法来解决；其二是解码问题，在给定模型参数和观测序列的条件下，找出一个最佳状态序列，这个最佳状态序列可以最为合理的解释观测序列。这个问题可以通过Viterbi算法解决；其三是学习问题，对于一个给定的观测序列O，怎么通过改变模型参数λ＝(N，M，A，B，π)，可以得到一个最好的解释这个观测序列的模型，即使得P(O/λ)最大。对于这个问题，可以通过Baum-Welch算法来解决。

发明内容

技术问题：本发明的目的在于提供一种普适环境下应用于体征状态识别的上下文感知中间件方法，本发明不同于现有同类方案，现有方案提出的面向体征状态识别应用的上下文感知中间件存在三个问题，一个是功能比较死板，缺乏可针对用户个体体征特点设定不同服务策略的支持，服务不支持个体化，针对性不强；另一个是灵活性和适应性有欠缺，上层应用需求发生变化后不能及时提供方便的服务策略调整；还有一个是缺乏对于体征状态变化趋势的预测能力，这种预测能力对于很多的上层应用来说是非常重要的。本发明提出的方案可以有效地解决这几个问题。

技术方案：本发明在应用于体征状态识别的上下文感知中间件中引入隐马尔可夫模型，其目标在于解决此类中间件中存在的服务不够个体化，针对性不强的问题以及灵活性和适应性不强的问题。本发明又进一步使用了概率统计的方法，其目的在于进一步解决此类中间件体征状态变化趋势预测能力的问题。

该方法具体包括以下步骤：

步骤1).如果上下文感知中间件是初次使用，给体征状态识别和预测模块中的隐马尔可夫模型体征状态识别子模块参数设定初始值，初始值由上层应用接口模块传入，并送入体征状态识别和预测模块中的参数设定子模块，参数设定子模块接收初始参数值，设定相应的模型参数；

如果上下文感知中间件不是初次使用，忽略此步骤直接转步骤2；

步骤2).体征参数信息从传感器接入模块传入上下文感知中间件，传感器接入模块协调解决中间件信息处理速度和信息传入速度之间的差异，必要时进行信息差错控制和校正，传感器接入模块将体征参数信息传给体征信息采集与处理模块；

步骤3).体征信息采集与处理模块控制中间件进行上下文采集，并接收体征参数信息，对体征参数信息做预处理，形成预处理信息并送给体征状态识别和预测模块；

步骤4).体征状态识别和预测模块接收预处理信息，其中由隐马尔可夫模型体征状态识别子模块对预处理信息进一步处理，转换成为自身隐马尔可夫模型结构包含的转移状态中的某一种，通过和状态集中的元素比对，实现状态的转移；

如果上下文感知中间件是初次使用，或者体征状态识别和预测模块中的隐马尔可夫模型体征状态识别子模块的参数被修改，那么继续步骤5，否则转步骤6；

步骤5).隐马尔可夫模型体征状态识别子模块按照上文描述的体征状态识别过程，先使用前向算法和后向算法，接着使用Baum-Welch算法，再使用Viterbi算法，实现对子模块自身的隐马尔可夫模型参数的调整；调整反复进行，一直到子模块达到稳定状态；

步骤6).隐马尔可夫模型体征状态识别子模块根据隐马尔可夫模型工作的原理对个体所处的体征状态作出判定，完成对体征状态的识别，将体征状态识别的结果传送给上层应用接口模块；

如果上下文感知中间件需要具有对体征状态变化趋势作出预测的功能，转步骤7，否则转步骤8；

步骤7).按照上述描述的体征状态变化趋势预测过程，由体征状态识别和预测模块中的状态统计子模块和状态预测子模块共同协作完成体征状态变化趋势的预测，最后状态预测子模块将当前平稳的体征状态和预测的体征状态的信息整合成预测信息传递给上层应用接口模块，这就完成了体征状态的变化趋势预测，

步骤8).上层应用接口模块接收体征状态识别的结果和预测信息，传给上层应用，

步骤9).从步骤2到步骤8的过程中，任何时刻对体征状态识别和预测模块中的隐马尔可夫模型体征状态识别子模块的参数值做修改，参数值都由上层应用接口模块接收，并送入体征状态识别和预测模块中的参数设定子模块；参数设定子模块接收参数值，修改相应的模型参数；此步骤完成后转步骤5，如果不需要修改体征状态识别和预测模块中的隐马尔可夫模型体征状态识别子模块的参数值，此步骤可以忽略。

有益效果：本发明提供了一种普适环境下面向体征状态识别的上下文感知中间件方案，和现有的同类中间件方案相比，本发明提出的中间件具有几个显著优点：

1.服务个体化，针对性强。应用于体征状态识别的中间件服务的个体体征有自己的特点，比如，每个人全天的体温变化规律各不相同。因此，应用于体征状态识别的中间件在服务策略上要应个体不同而有所调整变化，也就是要求服务能够个体化，有针对性。本发明引入了隐马尔可夫模型识别体征状态，通过对于模型内部参数的一些调整，就可以实现针对不同个体对象体征特点制定不同服务策略的功能，从而提供个性化，针对性强的服务。

2.服务可调整，适应性和灵活性好。任何种类的中间件都是针对具体的上层应用开发的，上层应用不同，中间件服务的策略也不同。当上层应用开发需要适当调整中间件的服务策略时，本发明通过修改设定隐马尔可夫模型的状态转移概率和观察值概率，就可以实现中间件服务策略的调整，具有较好的适应性和灵活性。

3.支持体征状态预测。对于很多上层应用的开发来说，应用于体征状态识别的上下文感知中间件对于体征状态变化趋势的预测能力是非常重要的。比如某个糖尿病人的血糖实时监控系统，当血糖快要到达某个特定的危险值之前，系统就应该给出警告，这就需要上下文感知中间件需要支持预测功能。本发明提出的这种中间件方案采用了一系列概率统计的方法实现了体征状态变化趋势预测的功能。支持体征状态预测，这是本发明的一个显著的优点。

附图说明

图1是本发明设计的应用于体征状态识别的上下文感知中间件的框架结构，外围传感器设备采集的体征参数值从传感器接入模块流入中间件，从左到右依次经过中间件内部各个模块的处理，最后从上层应用接口模块输出体征状态识别的结果和预测信息，用户通过上层应用接口模块可以修改中间件的内部参数，如图，设定修改的参数信息从上层应用接口模块流入中间件。

图2是体征状态识别和预测模块的内部框架图。

图3是体征状态识别的示意图。

具体实施方式

中间件框架和模块功能本发明设计的应用于体征状态识别的上下文感知中间件框架结构如图1所示。这个上下文感知中间件包括四个主要模块：

1.传感器接入模块。这个模块是物理设备和中间件的接口，负责将体征传感器等体征信息采集设备采集到的体征参数信息等传入中间件，同时负责协调解决信息处理速度和信息传入速度之间的差异，尽力保证体征信息不丢失，尽力保证中间件对体征信息的处理速度保持在一个比较平稳的状态，必要时还可以做一些信息的差错控制和校正。

2.体征信息采集与处理模块。这个模块负责控制上下文的采集，并负责对采集到的体征参数值做初步的聚合，分析，格式转换等等信息的预处理工作，这些预处理工作因体征信息的种类和特点而异，要结合具体应用考察。

3.体征状态识别和预测模块。这是本发明最核心的部分，完成对体征状态的识别和预测，同时提供对于隐马尔可夫模型参数的设定修改。体征状态识别和预测模块的内部框架如图2所示。这个模块包含四个子模块：隐马尔可夫模型体征状态识别子模块、状态统计子模块、状态预测子模块和参数设定子模块。隐马尔可夫模型体征状态识别子模块对前面体征信息采集与处理模块输出的预处理信息作进一步地处理，转换成为自身的隐马尔可夫模型结构包含的转移状态中的某一种，通过和状态集中的元素比对，实现状态的转移。接下来，隐马尔可夫模型结构将根据隐马尔可夫模型的工作原理对个体所处的体征状态给出一个判定，完成对体征状态的识别。状态统计子模块统计在某一段固定长度时间里隐马尔可夫模型中所有转移状态的出现次数，将统计信息传给状态预测子模块，状态预测子模块根据统计信息进行预测，最后输出预测结果。参数设定子模块负责接收上层应用设定修改的隐马尔可夫模型参数，并对模型做出相应的修改。体征状态识别和预测模块实现了对中间件的服务个体化，并使得上下文感知中间件表现出了针对性，灵活性和适应性，同时还支持对体征状态变化趋势的预测，是本发明的重点内容，下文将详细描述体征状态识别和预测模块的体征信息处理流程。

4.上层应用接口模块。这个模块负责提供给上层应用使用上下文感知中间件的方法等，中间件也通过这个模块将体征状态识别的结果和预测信息传给上层应用。上层应用对隐马尔可夫模型设定和修改的参数值也通过这个模块传送进体征状态识别和预测模块。

体征状态识别和预测模块的体征信息处理流程

1.体征状态识别过程

体征状态识别的示意图如图3所示，为了示意，图3中隐马尔可夫模型的状态集和和观察集中的元素数目都是3个，实际上元素个数应该因具体情况而有所变化。

体征信息采集与处理模块输出的预处理信息进入体征状态识别和预测模块后，首先送入信息转换功能模块做进一步处理，转换成为隐马尔可夫模型的状态集包含的转移状态中的某一种，送入隐马尔可夫模型和状态集中的转移状态做比对，并把状态集的状态从原来所处的状态转移到当前比对成功的状态。设隐马尔可夫模型的状态集为N，N中包含的转移状态为n₁，n₂，n₃……。状态间的转移概率矩阵为A，表示当输入的转移状态发生变化以后，从一个状态转换到另一个状态的所有概率构成的矩阵。观察集Q，其中包括体征状态q₁，q₂，q₃……，体征状态的概率分布矩阵为B，它对应着在某个转移状态下面选择某个特定体征状态的概率构成的矩阵。则该系统中的隐马尔可夫模型结构可以表示为λ＝(N，Q，A，B，π)，在这里使用N和Q分别表示其对应的集合中元素的个数，π表示转移状态的初始概率，其中的元素为π_i。A，B矩阵中的概率值也就是矩阵的元素分别用a_ik和b_kj来表示，i，j，k都是整数。

接着我们就来解决上文背景部分提到的应用隐马尔可夫模型要解决的三个基本问题。首先是用前向算法和后向算法解决识别问题。前向算法如下：初始阶段我们先给定一个λ＝(N，Q，A，B，π)和一个观察序列O＝O₁O₂O₃……O_T，先求出P(O/λ)：

首先定义前向变量α_t(i)为HMM在时间t输出序列O＝O₁O₂O₃……O_t，并且位于状态n_i(X_t＝n_i)的概率：α_t(i)＝P(O₁…O_t，X_t＝n_i|λ)；

先初始化：α₁(i)＝π_ib_i1，；

接着循环：${\alpha }_{t+1}\left(j\right)=\left[\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{\alpha }_t\left(i\right)a_{\mathrm{ij}}\right]b_{{\mathrm{jX}}_{t+1}},1\le t\le T-\mathrm{1,1}\le j\le N$

最后终止，求出P(O/λ)：$P\left(O\right|\lambda )=\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{\alpha }_T\left(i\right)$

这里使用的是前向算法求出P(O/λ)，当然我们也可用后向算法。后向算法如下：定义后向变量β_t(i)＝P(O_t+1，O_t+2，…O_T，X_t＝n_i|λ)1≤t≤T-1表示从时刻t+1到终止时刻T的观测序列为O_t+1，O_t+2，…O_T，并且在时刻t满足状态X_t＝n_i的概率。

初始立β_T(i)＝1，(1≤i≤N)；

随后递归，有${\beta }_t\left(i\right)=\underset{j=1}{\overset{N}{\Sigma }}{a}_{\mathrm{ij}}{b}_{{\mathrm{jX}}_{t+1}}{\beta }_{t+1}\left(j\right),t=T-1,T-2,...,1;1\le i\le N$

最后：$P(O/\lambda )=\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{\beta }_1\left(i\right)$

接下来，我们需要解决学习问题，调整隐马尔可夫模型的参数，使得调整后模型的P(O/λ)达到最大。我们使用Baum-Welch算法：

定义ξ_t(i，j)表示t时状态为n_i以及t+1时状态为n_j的概率，即

ξt(i，j)＝P(X_t＝n_i，X_t+1＝n_j|O，λ)

${\xi }_t(i,j)=\frac{P(X_t=n_i,X_{t+1}=n_j,O|\lambda )}{P\left(O\right|\lambda )}=\frac{{\alpha }_t\left(i\right)a_{\mathrm{ij}}{b}_{{\mathrm{jX}}_{t+1}}{\beta }_{t+1}\left(j\right)}{P\left(O\right|\lambda )}$

$=\frac{{\alpha }_t\left(i\right)a_{\mathrm{ij}}{b}_{{\mathrm{jX}}_{t+1}}{\beta }_{t+1}\left(j\right)}{\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}\underset{j=1}{\overset{N}{\Sigma }}{\alpha }_t\left(i\right)a_{\mathrm{ij}}{b}_{{\mathrm{jX}}_{t+1}}{\beta }_{t+1}\left(j\right)}$

${\gamma }_t\left(i\right)=\underset{j=1}{\overset{N}{\Sigma }}{\xi }_t(i,j)$表示t时状态为n_i的概率，${\tilde{\pi }}_i={\gamma }_1\left(i\right)$表示在时刻1经过状态n_i的次数。如此，我们可以对矩阵A，B的元素作出参数估计：

${\tilde{a}}_{\mathrm{ij}}=\frac{\underset{t=1}{\overset{T-1}{\Sigma }}{\xi }_t(i,j)}{\underset{t=1}{\overset{T-1}{\Sigma }}{\gamma }_t\left(i\right)},$表示在时刻T内，状态n_i转移到状态n_j的总次数，除以在时刻T内，状态n_i被经过的总次数；

${\tilde{b}}_j\left(k\right)=\frac{\underset{o_i=v_k}{\overset{T}{\underset{t=1}{\Sigma }}}{\gamma }_t\left(j\right)}{\underset{t=1}{\overset{T}{\Sigma }}{\gamma }_t\left(j\right)},$表示在时刻T内，经过状态n_j，并且状态n_j对应的观测事件为v_k的总数除以时刻T内，经过状态n_j的总数。

模型的学习过程可以不断的循环重复，直到满足系统的要求停止。

对模型的参数进行过调整以后，观察序列不变，接下来我们使用Viterbi算法来找出一个最合理解释这个观测序列的最佳状态序列：

找一个状态序列，这个状态序列在t时状态为i，并且状态i与前面t-1个状态构成的状态序列的概率值最大，即

${\delta }_t\left(i\right)=\underset{n_1,n_2,...n_{t-1}}{\max }P[n_1{n}_2···n_{t-1},n_t=i,O_1,O_2,···O_t,|\lambda ]$

可以把我们要求解的问题理解为求出在T时刻最大的δ_T(i)所对应的状态序列。

先初始化：$\left(\begin{array}{cc}{\delta }_1\left(i\right)={\pi }_i{b}_{{\mathrm{iX}}_1},& 1\le i\le N\\ {\phi }_1\left(i\right)=0,& 1\le i\le N\end{array}\right),$

接下来是循环递归：$\left(\begin{array}{cc}{\delta }_t\left(j\right)=\underset{1\le i\le N}{\max }\left[{\delta }_{t-1}\left(i\right)a_{\mathrm{ij}}\right]b_{{\mathrm{jX}}_i},& 2\le t\le T,1\le j\le N\\ {\phi }_t\left(j\right)=\underset{1\le i\le N}{\arg \max }\left[{\delta }_{t-1}\left(i\right)a_{\mathrm{ij}}\right],& 2\le t\le T,1\le j\le N\end{array}\right)$

在T时刻终结：$\left(\begin{array}{c}{P}^{*}=\underset{1\le i\le N}{\max }\left[{\delta }_T\left(i\right)\right]\\ n_T^{*}=\underset{1\le i\le N}{\arg \max }\left[{\delta }_T\left(i\right)\right]\end{array}\right)$

最后求出这个最佳的状态序列：$n_t^{*}={\phi }_{t+1}\left(q_{t+1}^{*}\right),$t＝T-1，T-2，...，1，Viterbi算法结束。

到此，本系统的隐马尔可夫模型结构就设定完成了，如果上层应用没有修改调整模型的参数，系统将在这个比较稳定的结构下按照概率分配实现对个体体征状态的识别。设定这个隐马尔可夫模型的过程，就是实现服务个体化的过程，对不同的个体而言，隐马尔可夫模型设定好以后的参数都是不一样的，不同的参数反映了个体的差异性。通过设定隐马尔可夫模型使得上下文感知中间件对个体的服务更具针对性。如果上层应用通过参数设定子模块修改调整了模型的参数，那么系统将重新再解决一次应用隐马尔可夫模型要解决的三个基本问题，重复上述的步骤，直到模型稳定下来，实现了上下文感知中间件的服务策略的改变，可见，系统表现出了对于应用需求变化的适应性和灵活性。

2.体征状态变化趋势预测过程

接下来描述体征状态变化趋势预测过程。体征状态变化趋势预测主要依靠状态统计子模块、状态预测子模块来完成。状态统计子模块以一个定长的时间段为单位统计稳定的隐马尔可夫模型状态集中的所有转移状态在这个时间段里出现的次数，不妨设这个定长的时间段长度为T，现有一段时间t，它被按照时间段长度T分割成为时间连续的片段T₁，T₂，T₃……，在某一个时间片段T_k，各个转移状态出现的次数为构成一个统计集合：$F^k=\left\{f_i^k\right|1\le i\le N\},$在次数统计完成以后，状态统计子模块按照式1分别求出各个状态在时间段T出现的概率：

式1：$P_i^k=\frac{f_i^k}{\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{f}_i^k},1\le i\le N$

状态统计子模块按照式2计算各个转移状态出现频率的变化率，其中α是一个和具体应用有关系的参数值：

式2：${\lambda }_i^k=\alpha \frac{P_i^k-P_i^{k-1}}{T}+(1-\alpha )\frac{f_i^k-f_i^{k-1}}{T},0\le \alpha \le 1$

将所求出的所有和的值送入状态预测子模块，状态预测子模块求出和的最大值：

$P_j^k=\max \left\{P_i^k\right\},1\le i\le N,1\le j\le N,$

由此知道转移状态j被选中了，在观察值矩阵B中找到选定的转移状态j对应的体征状态中概率最大的一个，就是从平均的角度来说，在当前时间片T_k内个体对象大体上所处的一个比较稳定的体征状态，我们称为当前平稳的体征状态。

${\lambda }_s^k=\max \left\{{\lambda }_i^k\right\},1\le i\le N,1\le s\le N,$

考虑到隐马尔可夫模型中的状态矩阵A也是影响因素，按照式3作出比较：式3：

$\mathrm{MaxValue}=\max \{{\mathrm{\beta b}}_{\mathrm{js}}+(1-\beta ){\lambda }_s^k,\max \left\{a_{\mathrm{jw}}\right\}\},$

其中β是和实际应用有关的因子，0≤β≤1，即选择两者中最大的值，将最大值对应的转移状态作为选定的转移状态(即s或w)，然后在观察值矩阵B中找到与选定的转移状态对应的体征状态中概率最大的一个，这个体征状态就是预测的体征状态。

最后，状态预测子模块将当前平稳的体征状态和预测的体征状态的信息整合成预测信息提供给上层应用接口模块，这就完成了体征状态的变化趋势预测。

为了方便描述，假定有以下应用实例：上下文感知中间件需要采集的用户上下文信息参数为体温，血氧，脉搏。上层应用场景为心脏病病房护理系统。上层应用需要对每个病人设定不同的护理策略，并且需要对病人的身体状况进行预测。已知正常人的体温在37°左右，血氧在95％左右，脉搏在65左右。则体征状态识别和预测模块模块中隐马尔可夫模型体征状态识别子模块中有3×3×3＝27个转移状态，分别对应3个上下文信息参数各自的三种不同情况构成的组合(比如其中一个转移状态为：体温<37°且血氧>95％且脉搏<65)。观察集里则有3个体征状态，分别是病情好转，病情稳定，病情恶化。

假设对于某一个心脏病病人甲而言，他病情比较稳定的状态为体温36.5°附近，血氧94％附近，脉搏58附近。则上下文感知中间件按照以下步骤来工作：

步骤1：初始时随机设定上下文感知中间件的模型参数，模型参数值从上层应用接口模块传入中间件的体征状态识别和预测模块中的参数设定子模块，由它完成模型参数的初始化。如果病人甲不是初次使用该中间件，可以忽略此步骤，直接进入步骤2。

步骤2：体温，血氧，脉搏的外围采集设备将采集到的用户上下文信息，也就是这些体征参数值从传感器接入模块传入中间件，并由传感器接入模块平衡体征参数值的传入速率和中间件的信息处理速率。

步骤3：体征信息采集与处理模块对体征参数值进行预处理，将信息经过分析，转化为体温>37°、血氧>95％、脉搏>65之类的预处理信息。

步骤4：体征状态识别和预测模块接收预处理信息，其中由隐马尔可夫模型体征状态识别子模块对预处理信息作进一步处理，转换成为自身隐马尔可夫模型结构包含的转移状态中的某一种，比如体温>37°且血氧>95％且脉搏>65，并和状态集中元素做比对，实现状态的转移。

如果上下文感知中间件是初次使用，或者体征状态识别和预测模块中的隐马尔可夫模型体征状态识别子模块的参数被修改，那么继续步骤5，否则转步骤6。

步骤5：隐马尔可夫模型体征状态识别子模块按照上文描述的体征状态识别过程逐步自我调整达到第一次稳定，并且根据隐马尔可夫模型工作的原理对病人甲所处的体征状态作出判定，完成第一次的体征状态识别，将体征状态识别的结果传送给上层应用接口模块。

这次的体征状态识别结果是不符合要求的，医生继续针对病人甲的具体情况来不断调整模型参数，隐马尔可夫模型体征状态识别子模块先通过前向算法和后向算法，再通过Baum-Welch算法，接着通过Viterbi算法对子模块自身的隐马尔可夫模型参数进行自我调整，调整过程不断地重复，一直到模型稳定下来为止。最后稳定下来的上下文感知中间件满足在病人甲的上下文信息为体温36.5°附近，血氧95％附近，脉搏58附近时输出的体征状态识别结果是病情稳定，在某一个医生认为代表状态好转的转移状态时，输出的识别结果是病情好转，等等。总之，稳定下来的上下文感知中间件能够体现病人的个体特点和医生的诊断效果。

对于不同的病人，医生通过设定不同的模型参数就可以达到自己的要求。比如刚才例子里的病人甲病情稳定的转移状态对病人乙来说代表着病情恶化，那么医生通过修改模型参数就可以调整过来，上下文感知中间件表现出了很好的灵活性和适应性，对每个病人的服务非常地个体化，针对性很强。

步骤6：隐马尔可夫模型体征状态识别子模块根据隐马尔可夫模型工作的原理对病人甲所处的体征状态作出判定，完成对体征状态的识别，将体征状态识别的结果传送给上层应用接口模块；如果需要进行病人甲的体征状态变化趋势预测，那么继续步骤7，否则转步骤8。

步骤7：按照上文描述的体征状态变化趋势预测过程，由体征状态识别和预测模块中的状态统计子模块和状态预测子模块共同协作完成病人甲体征状态变化趋势的预测，最后状态预测子模块将当前平稳的体征状态和预测的体征状态的信息整合成预测信息传递给上层应用接口模块，这样的预测信息比如“当前大体上病情稳定，未来可能病情好转”，完成了体征状态的变化趋势预测。

步骤8：上层应用接口模块接收病人甲的体征状态识别的结果和预测信息，传给上下文感知中间件上层的心脏病病房护理应用系统。

步骤9：从步骤2到步骤8的过程中，医生在任何时刻对体征状态识别和预测模块中的隐马尔可夫模型体征状态识别子模块的参数值做修改，参数值都由上层应用接口模块接收，并送入体征状态识别和预测模块中的参数设定子模块；参数设定子模块接收参数值，修改相应的模型参数；此步骤完成后转步骤5，如果医生没有修改体征状态识别和预测模块中的隐马尔可夫模型体征状态识别子模块的参数值，此步骤可以忽略。