一种面向普适计算的不确定性上下文的推理方法

摘要

一种面向普适计算的不确定性上下文的推理方法是一种在普适计算环境中，利用集对分析技术和相关系数概念，对底层传感器感知到的原始上下文数据进行推理、融合以获取高层上下文信息的技术方案，利用集对分析技术和向量相关系数，实现了对不确定性上下文的快速、简便、直观、可靠的推理；集对分析方法有效地刻画了确定不确定系统的对立统一关系，符合自然辩证法和人类的思维方式，具有方法论的意义。在许多实际上下文感知应用中，用集对分析方法比用概率论、模糊集等方法描述不确定性更加简便、有效。把联系度表达式简写成向量的形式：μ(W)＝(a，b，c)，并称之为该集对的同异反向量。同异反向量之间的夹角余弦反映了同异反向量接近的程度，夹角余弦值越大，则差异越小，相似性越大。