面向智能环境的软件定义智能的研究及其在老人看护上的应用

We research the related theory and technology about intelligent layer model design, based on software definition computing and context aware algorithm research, transfer learning, in order to promote intelligent environment deployment efficiency. Aiming at intelligent decision in the embedded system and related data exchange, computing, reasoning operations in the intelligent environment. We build the smart layer which can be reconstructed, complete the theory abstract of smart layer centered on human, and the research about context aware algorithms oriented script configuration, to support the judge to the future decision in pervasive computing based on the user activity scene, the environment status recognition. Through intelligent demand oriented task decomposition, using distributed RETE network allocation method so that we can achieve minimum cost of task allocation. We solve the problem that is the knowledge learning of the activity mode, the big mining cost, and the low efficiency of the operation in the environment. The scheme will realize the intelligent software definition based on script driven communication, data processing, calculation, inference engine embedded in intelligent layer. Targeting on elderly care, we will realize the intelligent environment and complete the actual test for the above scheme in the old apartment, to lay the foundation of the theory and key technology for the work that is highly efficient and low cost deployment in the intelligent environment.

研究提升智能环境部署效率所需解决的智能层模型设计、基于软件定义计算及上下文感知算法研究、迁移学习等相关理论及技术。针对智能环境中的嵌入式节点智能判定、智能决策所涉及到的数据交换、计算、推理操作，构建能够重构的智能层，完成能承载以人为中心的智能层的理论抽象，同时包含了面向脚本配置的上下文感知算法的研究，以支撑普适计算基于用户活动场景、环境当前状态来对未来决策进行判定的需要。通过面向智能需求的任务分解，采用分布式RETE网络分配方法，从而实现最小代价的任务分配。以能有效完成已有活动模式知识迁移到新环境的方法解决智能环境中活动模式知识学习和挖掘开销大、操作效率低的问题。基于已嵌入智能层中以脚本驱动的通讯、数据处理、计算、推理引擎，最终实现智能的软件定义。将以老人看护为目标，在老人公寓实现该智能环境，完成上述方案的实际测试验证，为智能环境能够高效率、低成本部署奠定理论和关键技术的基础。

在普适计算的时代下，智能环境通过在环境中部署嵌入个勒传感器、通讯模块、数据处理核心控制模块的智能节点，给予家庭、办公、公共服务场所等环境与更高的智能化水平，使其能够提供更舒适、更安全、更节能的居住、办公、服务环境。同时，智能环境的发展也给智能系统的基础硬件、架构模型、认知能力、以及知识的获取和联合应用带来了新的挑战，急需解决的问题包括：1）原有的开发模式不适应智能环境以人为中心的开发需求；2）智能节点功能固化，层次划分不能应对用户合理的需求变化；3）上下文获取缺乏较为通用的方法，实现周期过长；4）活动模式识别知识构建难度大。..本课题基于老年看护系统，以实现智能环境高效、快速部署为目标，提出了面向智能环境的统一层次定义，包括物理层、设备驱动层、OS层、特征计算层、智能层、应用层，研究并实现节点设备的智能层，并以脚本配置的方式来支撑智能环境“智能”的快速实现；完成了对设备资源、用户智能需求模型构建、面向日常生活的智能资源需求专家知识库的设计，研究并实现了基于RETE网络的任务分配算法，支撑面向老年看护的用需求分解工作，并高效获得可部署实施的节点资源配置方案；研究并实现了基于脚本驱动的上下文感知算法，能够以分布式的方式对各节点设备进行配置来感知用户行为，从而为用户提供先赢的服务；研究并实现了能准确全面地获取待迁移的活动模式知识，解决因活动重叠导致的识别及偏差问题、活动模式知识识别率高的迁移学习算法，保障智能环境获取知识的高效率。..人们对生活舒适程度的不断追求，特别是由于人口老龄化带来对于生活看护、慢性病照看的问题，是智能环境作为一个产业发展的动力。本课题提出的“软件定义智能”思想，简化了智能环境由用户需求到功能需求的转换，研究成果应用于老人看护系统，对于解决我们国家即将到来的养老问题具有重要意义。在本课题研究过程中，共计发表国际英文论文20篇，国内权威论文3篇，国内发明专利6项，参加学术会议6次，取得了较为丰硕的研究成果。