基于有监督自反馈的可信度评估机制与情景信息不一致性消除研究

发布时间：2018-03-28 17:25

本文选题：情景感知计算　切入点：情景信息质量　出处：《山东大学》2017年硕士论文

【摘要】：当人们与他人或周围环境交互时,常常会无意识地利用手势、表情与环境状况等信息。与此相反,计算机系统却很少能有效地利用这些蕴含式信息。但自Mark Weiser提出普适计算的概念以来,如何有效地利用情景信息开始得到充分重视并发展成为一种新的计算模式——情景感知计算。理想情况下情景感知系统获取的情景信息应该是准确、有效、无冗余和无冲突的,但在实际应用中,多源情景信息之间通常存在不一致性问题。这种不一致性主要是由于传感器精度不同、探测位置或角度不同以及网络时延等因素的影响造成的。冲突发生时,系统需要通过多源信息融合技术消除情景信息之间的不一致性,继而利用处理后的高层情景信息做出正确的情景推理,最终向用户提供恰当的应用服务。本论文主要进行了以下四个方面的研究:1.情景信息存在固有的多方面的质量属性。本论文着重探究了目前研究中较为缺乏的情景信息质量评估的数据来源问题,并首次提出情景信息质量的评估失真会导致相关算法性能无法达到理论状态的观点。2.可信度是情景信息的重要质量指标之一。本论文定量研究了可信度评估精准度对两种情景信息不一致性消除算法的影响,在此基础上对可信度评估的影响特性进行推广与归纳。其中,由本论文提出的指标——判决正确率,可以对不一致性消除算法的处理效果进行更为恰当和有效的衡量,为后续的仿真结果分析提供了良好的评价标准。3.本论文创造性地采用逆向思维,充分利用不一致性消除单元的判决结果作为自反馈信息对输入端信息的可信度进行评估,极大地拓展了可信度计算数据来源,有效弥补了原有的基于用户反馈的可信度测量机制数据量不足的缺陷,使得可信度评估值与实际值更为相符,在此基础上极大地提高了不一致情景信息处理算法的判决正确率。4.针对自反馈数据的可靠性问题,本论文提出了基于票数差额阈值的监督机制,以此来协调自反馈信息的数量与质量,最大程度地优化自反馈评估机制的评估性能。本论文强调并充分论证了情景信息质量评估问题的重要性,提出了通过完善情景信息质量评估机制提升情景感知系统处理性能的理念,并创新性地引入有监督自反馈机制,实现了情景信息质量评估单元与情景信息质量应用单元之间信息交换的良性循环,在此基础上同时提高了情景信息质量的评估准确率及情景信息不一致性消除算法的判决正确率。此外,自反馈数据由系统产生,可进行自适应可信度计算而无需人工干预,有助于获得良好的用户综合体验质量。以上研究,为现阶段情景感知系统中的可信度评估量化方法问题提供了切实有效的解决方案,为实现高精度的情景信息不一致性消除提供了必要的指标依据。
[Abstract]:This paper focuses on the problem of the reliability of situational information , and makes full use of the decision result of the non - conformance elimination unit as the self - feedback information to evaluate the reliability of the information of the two scenarios .

【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP212;TP301.6

【参考文献】