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摘 要: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。通常来说,上下文感知计算系统都是复杂的大规模分布式混合系统,如何对其有效建模是研究中的一个重要问题。本文提出一种基于Ptolemy II的上下文感知计算建模方法。通过将FSM与层次化建模相结合减少FSM的状态数目,然后扩展FSM中状态,使其能执行预先定义的脚本或被再次建模。该建模方法能有效地支持上下文感知计算系统建模及快速原型构建。
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