《電子技術(shù)應(yīng)用》
您所在的位置:首頁 > 嵌入式技術(shù) > 設(shè)計應(yīng)用 > 基于本體的室內(nèi)舒適節(jié)能監(jiān)控系統(tǒng)建模
基于本體的室內(nèi)舒適節(jié)能監(jiān)控系統(tǒng)建模
魏秋彥,李長云,王 華
(湖南工業(yè)大學(xué) 計算機與通信學(xué)院,湖南 株洲 412007)
摘要: 軟件動態(tài)演化與環(huán)境變化緊密聯(lián)系,軟件需要通過自我補足來適應(yīng)環(huán)境變化,但是軟件所在的開放環(huán)境信息多樣、復(fù)雜難控,雖然上下文感知技術(shù)能夠很好地解決這個問題,然而上下文信息數(shù)量豐富、結(jié)構(gòu)多樣、難以被有效利用。本文介紹了上下文感知技術(shù)、本體理論及相關(guān)技術(shù),構(gòu)建了上下文本體元模型,采用層次化的上下文本體方案,對不同上下文進行統(tǒng)一建模,提高上下文的共享。達(dá)到采用形式化的語言顯式表達(dá)環(huán)境的目的,為建立環(huán)境適應(yīng)性準(zhǔn)則做準(zhǔn)備。并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建室內(nèi)舒適節(jié)能監(jiān)控系統(tǒng)的本體模型。
Abstract:
Key words :

  摘  要軟件動態(tài)演化與環(huán)境變化緊密聯(lián)系,軟件需要通過自我補足來適應(yīng)環(huán)境變化,但是軟件所在的開放環(huán)境信息多樣、復(fù)雜難控,雖然上下文感知技術(shù)能夠很好地解決這個問題,然而上下文信息數(shù)量豐富、結(jié)構(gòu)多樣、難以被有效利用。本文介紹了上下文感知技術(shù)、本體理論及相關(guān)技術(shù),構(gòu)建了上下文本體元模型,采用層次化的上下文本體方案,對不同上下文進行統(tǒng)一建模,提高上下文的共享。達(dá)到采用形式化的語言顯式表達(dá)環(huán)境的目的,為建立環(huán)境適應(yīng)性準(zhǔn)則做準(zhǔn)備。并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建室內(nèi)舒適節(jié)能監(jiān)控系統(tǒng)的本體模型。

  關(guān)鍵詞: 上下文感知;本體;軟件動態(tài)演化;環(huán)境適應(yīng)性準(zhǔn)則

0 引言

  在開放環(huán)境[1]下,環(huán)境對軟件運行的影響日益明顯,軟件需要內(nèi)部補償來應(yīng)對外部環(huán)境變化,由于環(huán)境空間和計算空間的強關(guān)聯(lián)性、非確定性和高度混雜性,迫切需要建立環(huán)境要素到軟件空間的映射關(guān)系,形成軟件適應(yīng)環(huán)境的交互準(zhǔn)則。建立物理空間與信息空間的對偶關(guān)系[2],顯式化表達(dá)環(huán)境[3],軟件向現(xiàn)實物理空間中的環(huán)境上下文提供數(shù)據(jù),并從中獲取數(shù)據(jù),通過上下文感知計算,將物理世界與軟件聯(lián)系起來。實現(xiàn)軟件全面監(jiān)視、調(diào)控并適應(yīng)環(huán)境。然而開放環(huán)境下上下文數(shù)量豐富,結(jié)構(gòu)多樣,關(guān)系復(fù)雜,如何獲取、處理、存儲上下文是上下文感知系統(tǒng)的難點。

  本文通過基于本體的建模方式,將現(xiàn)實世界的信息與軟件的上下文結(jié)合起來,將環(huán)境顯式化表達(dá)并加以監(jiān)控,便于考察環(huán)境變化時軟件的反應(yīng)。

  據(jù)研究,人一生中大概有2/3的時間是在室內(nèi)度過的,室內(nèi)環(huán)境質(zhì)量直接關(guān)系到人的心情、工作效率,甚至影響人的健康,因此室內(nèi)環(huán)境質(zhì)量越來越受到人們的重視。影響室內(nèi)環(huán)境的因素多種多樣,人也具有主觀感受,每個人的舒適度感受也因人而異,現(xiàn)實中環(huán)境也經(jīng)常發(fā)生一些不能被預(yù)料的事,這些為考察軟件動態(tài)演化與環(huán)境變化的關(guān)系提供了條件。通過對室內(nèi)舒適節(jié)能監(jiān)控系統(tǒng)的建模,來驗證理論的正確性。

  本文建立了一種統(tǒng)一的上下文信息模型,然后使用層次化模型,同時將概念映射成層次模型,使用本體的建模方法構(gòu)建模型。

1 上下文感知計算的相關(guān)理論

  1.1 上下文感知計算的定義

  上下文感知技術(shù)是普適計算的核心技術(shù)之一,在普適計算的環(huán)境中,人和計算機時刻進行著交互,普適計算系統(tǒng)獲取與用戶需求相關(guān)的一切上下文信息并時刻為用戶提供服務(wù),這就是上下文感知技術(shù)。最早提出上下文感知計算的是美國哥倫比亞大學(xué)的Schilit B.N博士以及Theimer M.M,Schilit認(rèn)為上下文就是位置、人和事物的標(biāo)識,以及它們的變化,并且將上下文分為三大類[4]:計算上下文、用戶上下文和物理上下文。Ryan等把上下文定義為用戶的位置、環(huán)境、特征以及時間。而Dey[5]認(rèn)為上下文是所有能夠描述用戶和軟件交互所涉及到的實體(如人、物體等)的狀態(tài)信息,其中包括用戶和軟件本身。目前,研究人員對上下文有個共性的理解:上下文即環(huán)境本身以及環(huán)境中個體所包含的或者隱含的可用于描述其狀態(tài)和歷史狀態(tài)的任何信息,其中的個體既可以是人、地點等物理實體,也可以是軟件、程序、網(wǎng)絡(luò)等虛擬實體。由此可知上下文就是軟件環(huán)境以及構(gòu)成環(huán)境的各實體及其狀態(tài)。上下文包含的范疇非常廣泛,用戶所處環(huán)境中任何與系統(tǒng)相關(guān)的信息都可以是上下文,但是從軟件交互的角度來看,所有能被系統(tǒng)感知或者潛在地影響系統(tǒng)行為的因素都屬于上下文的范疇。但是由于條件限制,應(yīng)用程序不可能收集和利用所有信息,Abowd通過總結(jié)將上下文感知看做“誰,在哪,什么時間,在做什么”作為實體,并且用這些信息定義為什么這個情景正在發(fā)生,即“who′s,where′s,when,what′s and why”。

  本文認(rèn)為建立物理空間與信息空間的對偶關(guān)系即將系統(tǒng)能感知的環(huán)境信息轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)能理解的數(shù)據(jù),即“誰什么時間在哪在什么樣的情況下在做什么”。因此本文將所需上下文分為五類,即用戶上下文、位置上下文、時間上下文、活動上下文以及設(shè)備上下文。

  1.2 上下文感知計算的研究內(nèi)容

  上下文感知計算主要研究上下文信息的獲取,上下文信息的融合處理以及上下文信息的存儲、查詢和管理。

  1.2.1 上下文信息的感知獲取

  上下文的感知和獲取是上下文感知計算的前提,是系統(tǒng)了解環(huán)境的第一步。一般上下文的獲取方法與上下文的種類直接相關(guān),上下文可以簡單分為低層上下文和高層上下文。低層上下文信息的獲取比較簡單,可以從各種傳感器直接獲得,但是低層上下文信息具有不確定性、模糊性和冗余等特點,一般要經(jīng)過初步清洗來獲得更高層次的上下文。

  上下文信息獲取主要有幾種方法,一種是底層傳感器感知采集獲得,第二種是用戶預(yù)設(shè),第三種是通過網(wǎng)絡(luò)獲取,第四種是經(jīng)過系統(tǒng)處理得到能夠使用的高級上下文。

  1.2.2 上下文信息的融合及處理

  由于底層傳感器的多樣性,使得獲取的信息具有分布、異構(gòu)和動態(tài)的特性,不能直接使用,因此要對上下文進行建模,從而獲得可以直接用于后期使用的高層上下文。

  目前上下文建模的方法主要有6種[6],即:鍵值對模型(Key-value Model)、標(biāo)記模型(Markup Scheme Model)、圖模型(Graphical Model)、面向?qū)ο竽P停∣bject Oriented Model)、基于邏輯的上下文模型(Logic Based Model)以及基于本體的上下文模型(Ontology Based Model)。綜合比較集中建模方法,基于本體的建模方法具有形式化程度高,具有較強的表達(dá)能力,能夠較好地支持上下文的推理,易于信息的共享等特點能夠較好地表達(dá)復(fù)雜的環(huán)境。因此本文采用基于本體的方法對上下文進行統(tǒng)一建模。

  1.2.3 上下文存儲、查詢和管理

  上下文數(shù)量豐富、結(jié)構(gòu)多樣,具有實時性并且不同上下文間關(guān)系復(fù)雜,因此對上下文的存儲、查詢以及管理在上下文感知計算中占據(jù)重要地位。

2 本體及相關(guān)技術(shù)

  2.1 本體的定義

  本體(Ontology)原是一個哲學(xué)名詞,指事物的本身,是人類思想認(rèn)識活動產(chǎn)生的必然結(jié)果。近年來,本體的概念被應(yīng)用于計算機領(lǐng)域,被用于對現(xiàn)實世界進行系統(tǒng)化的描述,方便知識的共享和重用。最早給出Ontology定義的是Neches等人,他們將Ontology定義為“給出構(gòu)成相關(guān)領(lǐng)域詞匯的基本術(shù)語和關(guān)系,以及利用這些術(shù)語和關(guān)系構(gòu)成規(guī)定這些詞匯外延的規(guī)則的定義”。Neches認(rèn)為:“本體定義了組成領(lǐng)域詞匯表的基本術(shù)語及其關(guān)系,以及結(jié)合這些術(shù)語和關(guān)系來定義詞匯表外延的規(guī)則。”Gruber提出“本體是概念化的明確的規(guī)范說明”,Studer認(rèn)為本體是“共享概念模型的明確的形式化規(guī)范說明”。

  雖然不同研究者對本體有不同的定義,但是從內(nèi)涵上講,都是把本體看做某個領(lǐng)域內(nèi)不同主體(人、機器等)之間進行交流的一種語義基礎(chǔ)。即在不同主體之間共享確定的概念以及概念間的相互關(guān)系,以達(dá)到溝通的目的。

  對于本體的具體構(gòu)造,目前公認(rèn)的是一個本體是由概念(類)、關(guān)系、函數(shù)、公理和實例等5種元素組成。

  2.2 本體的構(gòu)建

  2.2.1 本體描述語言

  從本體被引入計算機領(lǐng)域以來,大量研究者為本體的使用發(fā)展做出了貢獻(xiàn),因此誕生了很多本體描述語言,如與Web相關(guān)的RDF、RDF-S、OIL、DAML、OWL,與具體系統(tǒng)相關(guān)的Ontolingua、cycl、loom。其中OWL是W3C推薦的語義互聯(lián)網(wǎng)中本體描述語言的標(biāo)準(zhǔn),是由DAML和OIL結(jié)合發(fā)展起來的,集成了其他各本體描述語言的優(yōu)點,建立在RDF的基礎(chǔ)之上,采用面向?qū)ο蟮姆椒?,利用類和屬性描述領(lǐng)域的結(jié)構(gòu),用公理來聲明類和屬性。

  2.2.2 本體構(gòu)建方法

  目前本體構(gòu)建還沒有一個統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),主要有以下幾種方法:(1)骨架法;(2)TOVE企業(yè)建模法;(3)元本體法;(4)循環(huán)獲取法;(5)七步法[7]。綜合考慮研究,本文采用元本體法和七步法相結(jié)合來構(gòu)建本體。

3 基于本體的室內(nèi)舒適節(jié)能監(jiān)控模型

  基于上述技術(shù),用上下文感知技術(shù)將物理空間與信息空間[8]連接起來,用本體的方法形式化顯式表達(dá)上下文,使系統(tǒng)與環(huán)境間的關(guān)系清晰可見。并構(gòu)建了室內(nèi)舒適節(jié)能監(jiān)控本體模型。

  綜合考慮,用OWL語言作為本體建模語言,并且采用Protégé工具構(gòu)建本體,Protégé提供了簡單易用的圖形化界面,提供了優(yōu)良的可擴展的大量插件應(yīng)用,支持豐富的本體描述語言,支持知識的集成及本體的持久化存儲。用Jena2建立本體模型對本體進行處理。Jena是基于Java的開源語義網(wǎng)開發(fā)工具包,為解析RDF、RDFS和OWL本體提供了一個集成環(huán)境,配備了完善的對本體進行解析、存儲、查詢和基于規(guī)則的推理引擎。

  3.1 上下文感知系統(tǒng)框架

  系統(tǒng)通過傳感器、網(wǎng)絡(luò)獲取以及系統(tǒng)預(yù)設(shè)來感知環(huán)境,得到上下文的初始數(shù)據(jù),經(jīng)過上下文建模和預(yù)處理得到低層上下文,經(jīng)過推理等方式得到高層上下文。

  本文設(shè)計的上下文感知系統(tǒng)框架如圖1所示。

001.jpg

  3.2 基于本體的上下文元模型

  上下文元本體是一個三元組(MetaContexts,MetaRelations,MateAttribute)。其中MetaContexts是上下文概念集合,MetaRelations是關(guān)系的集合,而MateAttributes是與概念相關(guān)的屬性集合。上下文元本體模型如圖2所示。

002.jpg

  對于本論文設(shè)計的系統(tǒng)來說,本體模型的構(gòu)建就是系統(tǒng)概念及概念間關(guān)系的確定描述。

  基于上文所述的方法,通過構(gòu)建室內(nèi)舒適節(jié)能監(jiān)控系統(tǒng)的本體模型將現(xiàn)實世界與上下文結(jié)合起來,顯式化表達(dá)環(huán)境。

  通過構(gòu)建系統(tǒng),采用Protégé創(chuàng)建、可視化、操作本體,使用Jena2對本體進行解析、存儲、查詢、進行基于規(guī)則的推理。

  3.3 系統(tǒng)中概念的確定

  根據(jù)上下文的本體元模型,分析系統(tǒng)的需求。由于是室內(nèi)環(huán)境舒適度節(jié)能監(jiān)控平臺,系統(tǒng)選取與之相關(guān)的環(huán)境概念。對系統(tǒng)進行本體建模,建立系統(tǒng)領(lǐng)域的概念模型。

  本文所涉及上下文概念主要被分為四個部分:

 ?。?)用戶上下文:用戶姓名、年齡、健康狀況、個人喜好;

  (2)時間上下文:時間、日期、季節(jié)、年份;

 ?。?)設(shè)備上下文:設(shè)備名稱、計算能力、操作系統(tǒng)版本、功率、已使用時間、使用壽命、耗電量、網(wǎng)絡(luò)類型、寬帶、通信成本;

 ?。?)位置上下文:位置、光照、濕度、溫度、空氣質(zhì)量、噪音;

 ?。?)活動上下文:感覺。

  3.4 模型的實現(xiàn)

  將概念采用自頂向下的方式進行分類分層,用于描述領(lǐng)域概念間的類屬關(guān)系,并將本體中的概念模塊化。系統(tǒng)本體的部分概念間關(guān)系如圖3所示。

003.jpg

  在圖3所示框架的基礎(chǔ)上再將概念具體化,最后用Protégé工具創(chuàng)建本體類。本體類圖如圖4所示。

  本體類創(chuàng)建完成后,為類添加數(shù)據(jù)屬性和對象屬性。生成的OWLViz圖如圖5。

005.jpg

  同時生成IndoorEnvironment.owl文件,部分代碼如下:

  <?xml version="1.0"?>

  <!DOCTYPE Ontology [

  <!ENTITY xsd http://www.w3.org/2001/XMLSchema#">

  <!ENTITY xml ttp://www.w3.org/XML/1998/namespace">

  <!ENTITY rdfs http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#">

  <!ENTITY rdf http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-

  ns#">

  ]

  <Ontology xmlns="http://www.w3.org/2002/07/owl#"     xml:base="http://www.semanticweb.org/wqy/ontologies/2014/7/IndoorEnvironment" xmlns:rdfs="http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#"

  xmlns:xsd="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#"     xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"     xmlns:xml="http://www.w3.org/XML/1998/namespace" ontologyIRI="http://www.semanticweb.org/wqy/ontologies/2014/7/Indoor Environment">

4 總結(jié)

  本文介紹了上下文感知技術(shù)、本體理論及相關(guān)技術(shù),構(gòu)建了上下文本體元模型,采用層次化的上下文本體建模方案,對不同上下文進行統(tǒng)一建模,提高上下文的共享。并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建室內(nèi)舒適節(jié)能監(jiān)控系統(tǒng)的本體模型,使環(huán)境能夠顯式化表達(dá),易于觀察環(huán)境的變化。下一步的工作是構(gòu)建環(huán)境適應(yīng)性準(zhǔn)則,通過Jena2構(gòu)建演化規(guī)則。

參考文獻(xiàn)

  [1] 黃宇,余建平,馬曉星,等.開放環(huán)境特性感知技術(shù)[J].軟件學(xué)報,2011(5):865-876.

  [2] CROWLEY J L. Context driven observation of human activity[J]. European Symposium on Ambient Intelligence, 2003, 2875: 101-118.

  [3] 呂建,馬曉星,陶先平,等.面向網(wǎng)構(gòu)軟件的環(huán)境顯式化技術(shù)[J].中國科學(xué):信息科學(xué),2013(1):1-23.

  [4] SCHILIT B, ADAMS N, WANT R. Context-aware computing applications[C]. Santa Cruz: Mobile Computing Systems and Applications, 1994:85-90.

  [5] DEY A K. Understanding and using context[J]. Journal Personal and Ubiquitous Computing, 2001,5(1):4-7.

  [6] STRANG T, LINNHOFF-POPIEN C. A context modeling survey[C]. Proceedings of the First International Workshop on Advanced Context Modelling, Reasoning and Management, Nottingham, 2004:1-8.

  [7] ARUNA T, SARANYA K, BHANDARI C. A survey on ontology evaluation tools[C]. Coimbatore: IEEE, 2011:1-5.

  [8] 何廷潤.物聯(lián)網(wǎng)物理空間與信息空間融合的業(yè)務(wù)信息特征分析[J].移動通信,2012(11):20-24.


此內(nèi)容為AET網(wǎng)站原創(chuàng),未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。