實驗結果與分析

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表 7-3 與表 7-4 分別為 Decision Tree 情境感知推論模型與 Naïve Bayes 情境 線上的數值可以看出，就所提供的訓練資料及測試資料而言，Decision Trees 的 預測準確度大於 Naïve Bayes 的分類準確度。

表 7-3 Decision Trees 的分類矩陣

預測的 3(實際) 6(實際) 1(實際) 4(實際) 2(實際) 5(實際)

論、周邊裝置及測試工具。 (Context Broker Architecture)為主，其核心由下列三個模組組成：

 情境知識庫 送的情境資訊時，將其轉換成為符合系統的OWL [77]檔案，並利用Jena API 將 OWL 檔傳送給推理引擎。目前在此智慧型電腦教室系統，只利用OWL 來建立

RFID Reader FIPA-ACL + RDF/OWL

語意網 & 網路服務 (Semantic web & Web

services)

工具套件有一個為知識共享和動作行為執行預先定義的通訊規則。所有知識共享 資訊的內容都由RDF/XML 語言表達，所有的查詢資訊的內容都是使用RDQL

（RDF Data Query Language）語言來表示。利用ACL 語言的通訊功能使得情境 知識庫、獲取模組及推理引擎可以進行通訊並串聯起來。

7.3.2.2 智慧型教室學生學習系統的本體論

本智慧型教室學生學習系統引用FOFA (Friend-Of-A-Friend Ontology) [78]--用來表示個人資料和推理出社交狀況，DAML-Time & the Entry Sub-ontology of Time[79]--用於呈現時間和推理出事件發生順序，OpenCys Spatial Ontologies[80]

&RCC（Regional Connection Calculus）[81]--用於位置的表示和空間的推理，並 再以OWL 定義其它與智慧型教室學生學習系統相關之本體論與詞彙，而本體論 (Ontology)模式建構系統知識庫如下：

 空間本體論：描述了有關空間和地理位置的關係，可藉此確認是否為相鄰或 是包含的關係。

 個人本體論：描述使用者的基本資訊、喜好及對電腦桌面的一些特殊需求。

 行程本體論：描述使用者的行程規劃，或所想參加的活動如研討會的時間 表，利用此本體論推論出時間與事件間所需的安排。

 課程本體論：描述課程資訊及選修者，可藉此獲得課程資訊外及確認教室使 用者的角色。

7.3.2.3 情境感知週邊設備

除了核心系統外，所有連接於主系統的設備稱之為週邊設備，在智慧型教室 中有許多情境感知設備用來蒐集情境資訊，例如：溫度感測器、接觸式RFID 讀 取器、及指紋辨識器等等，而針對不同的使用者需求，則會有一個或多個情境感 知代理人負責收集處理相關情境感知設備所得到的情境資訊。在本智慧型教室 中，利用指紋辨識器(如圖7-23所示)或接觸式RFID 讀取器(如圖7-24所示)來蒐集 使用者登入資訊。

接觸式RFID 讀取器及指紋辨識器的應用程式是使用Java 開發的JADE 代 圖 7-23 指紋辨識器登入圖 圖 7-24 以接觸式 RFID 讀取

登入時，應用程式將使用者的資訊傳送給獲取模組，獲取模組在接收到訊息時確 認訊息發送者的Agent Identifier 利用Agent Identifier 向目錄幫助代理人查尋其 功能，確認功能為登入使用時將訊息轉換成為高階的OWL 語言傳送給推理引

JADE(Java Agent Development Framework)是遵循FIPA 定義的多代理人開 發平台，以中介軟體的架構並於除錯及開發階段提供圖形介面以簡化多代理人系

依使用者預設視窗介面喜好顯示各種網路應用程式，如: Google Calendar 開 啟日曆即可以讓使用者清楚瞭解今天及往後的行程，不再像過去要翻手上行事 本；此外，如: BBS 應用程式（KKMAN），由於目前是電子化的生活，所有訊息 將公佈在電子佈告欄，以達到高效率，因此，開啟 BBS 應用程式，使用者可以