在经历了主机(mainframe)时代和个人电脑(personal computer)时代后，随着嵌入式设备、无线网络等技术的蓬勃发展，信息空间与人们生活和工作的物理空间逐渐融合，普适计算这一新的计算模式应运而生，并正被越来越多的研究者所关注。普适计算力图将传统的以计算机为中心的计算，转变为以人为中心的计算。它强调把计算和通信能力内嵌到日常环境和工具中，使得计算与通信对用户透明，让人们注意的中心集中于要完成的任务本身。从软件角度看，普适计算模式的主要特点包括普存性和适应性。前者指计算机和网络设备无缝互联并以各种形态渗透到人的生活空间中，使得计算和计算资源随时可用、无处不在；后者指计算能够感知所处环境的状况和用户的状态，即上下文，并自动地适应这些上下文，从而提供以人为本的服务。　　 普适计算的计算环境是异构、分布、移动和动态的，为了在这充满变数的环境中提供适时适地适情的服务，计算实体首先需要了解与环境和交互相关联的上下文信息，包括与计算资源相关的上下文、用户的特征和所处的状态、环境中的光照、温度等物理信息以及上下文的历史信息等等。因此，上下文感知成为计算实体具有自适应能力的必要前提，也成为普适计算中的重点研究问题，得以在近年来迅速发展。然而，缺乏与高动态计算环境相适应的上下文模型，难以在复杂现实场景中获得高层的用户信息，无法提供高效的具有可伸缩性的上下文管理、查询和推理等服务，以及许多其它问题的存在都使得上下文感知要成为一个完全可操作的现实仍有很长的距离。针对这一现状，我们对上述前两个上下文感知中的关键问题给出解决方案，主要工作包括：　　 1)普适计算的普存性要求上下文的描述模型要能够易于上下文的共享、重用和互操作。另一方面，普适计算环境中的绝大多数上下文是在系统运行时刻动态产生，又要求上下文的描述模型能够体现和支持这一动态特性。现有的上下文建模工作很难在这两者之间寻求平衡。在分析和借鉴已有工作的基础上。我们提出一个称为DYNCON的动态上下文本体对动态上下文进行建模以便于动态上下文的共享、重用、互操作。同时，DYNCON通过提供与时间有关的规则支持动态上下文的推理，体现出上下文的动态特征。除此之外，DYNCON还可以通过一种分层次的方式添加领域特定的和应用特定的本体进行扩展。我们还基于DYNCON建立了一个上下文中间件原型，该原型能够使应用方便的进行上下文存储、上下文推理和上下文查询。　　 2)普适计算的适应性要求应用系统能够感知用户的状态和需求，以便能够更好地提供以人为本的计算服务，其中用户当前行为的识别已成为普适计算中的热门研究课题。由于人们的日常行为往往并不只以简单的方式(顺序的)执行，还常运用复杂的方式(交替的和并行的)执行，这给行为识别这项任务带来了极大的挑战，也使得目前很少有工作提供在复杂的情况下准确识别行为的解决方案。在研究和分析了各种主流方法的不足之处后，我们提出了一个新颖的基于显露模式(EmergingPattern)的行为识别方法，称为epSICAR。我们将显露模式作为区分不同行为的有力工具，并且仅从顺序方式的行为数据中挖掘显露模式集合作为行为模型，而将此模型用于识别顺序的、交叉的和并发方式的行为。我们在一个真实的智能家居环境中进行了实验和测试，结果显示epSICAR方法对于复杂情形下的行为识别仍具有很高的准确率。