CN107844327B - 一种实现上下文一致性的检测系统及检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种实现上下文一致性的检测系统。所述实现上下文一致性的检测系统包括：约束分析模块、上下文匹配调度模块和一致性检测模块，所述约束分析模块通过对自适应程序需要满足的一系列一致性约束进行结构分析，可事先分析出任何的可能导致新的一致性错误不可检测的可疑的上下文信息组合模式；所述上下文匹配调度模块对上下文信息流进行与可疑组合模式匹配，根据匹配结果指导进行检测技术的调度并自适应地产生合适的调度决策；所述一致性错误检测模块根据调度决策结果调用已有一致性检测技术对于决策产生的上下文队列进行检测。本发明还提供一种实现上下文一致性的检测方法。

Description

一种实现上下文一致性的检测系统及检测方法

技术领域

本发明属于信息处理技术领域，具体地涉及一种实现上下文一致性的检测系统及检测方法。

背景技术

自适应应用是一类能够感知环境并且对自己的行为做出相应的改变的应用，可以通过对环境的感知对自身服务的自适应来提供更合适的服务，近年来它越来越广泛的出现在我们的工作和生活中。智能手机上的许多应用都广泛的使用了各种传感器信息，例如安卓手机上的Locale应用，通过使用GPS信息，智能猜测用户当前状态并自动调节手机状态；智能家居应用，通过感知周围环境温度、湿度等信息自动调节家电。

然而，由于环境的复杂性和感知过程中的噪声干扰，应用获取的环境信息(也称之为上下文信息)可能存在非常多的不准确性，从而导致应用在此基础上的一系列操作的异常。

已有技术通常是基于一致性约束的基础上对上一下信息进行一致性检测，从而报告环境上下文中存在的一致性错误的发生来缓解这一威胁，但由于感知环境所产生的上下文信息的庞大，已有技术虽然检测方式不同，有些采用全盘检测，有的采用增量检测，但由于其大多遵循上下文信息的逐条检测，检测效率可能难以满足在现实应用面对的庞大环境变化带来的频繁产生的上下文信息下对于一致性检测时效性的较高要求，为了处理实际生活中的庞大数据量，实现更加高效的上下文一致性检测，从根本上改变逐条检测的机制，从而进一步提升检测速率是非常必要的。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的缺陷，提供一种通用高效的实现上下文一致性的检测系统及检测方法。

本发明的技术方案如下：一种实现上下文一致性的检测系统包括：

约束分析模块，其对上下文一致性约束进行结构的静态分析，获取所有可能影响所述上下文一致性约束的检测结果，分析判断所有同时检测时有可能导致不一致信息的不可检测的组合上下文信息，抽取出上下文可疑组合模式；

上下文匹配调度模块，其接收上下文信息流的输入，根据所述约束分析模块获取的上下文可疑组合模式对于输入的上下文信息流依次调用所述上下文匹配算法进行模式匹配，然后根据匹配结果利用所述上下文调度算法来否判断是否对上下文一致性检测进行调度；

一致性检测模块，如果所述上下文匹配调度模块的判断需要进行上下文一致性检测，则所述一致性检测模块根据满足应用需求的上下文一致性约束对上下文信息流进行检测，并判断是否违反上下文一致性约束。优选地，所述上下文匹配算法用于根据所述约束分析模块获取的上下文可疑组合模式对于新输入的上下文信息流进行匹配，所述上下文匹配算法维护一个待处理的上下文队列，保证队列中的上下文任意组合均不满足约束分析模块得到的任意上下文可疑组合模式；所述上下文调度算法根据所述上下文匹配算法所得的匹配结果，指导更新待处理上下文队列，并决定是否需要立刻对所述待处理上下文队列进行上下文一致性检测；所述上下文匹配算法和所述上下文调度算法相互配合可实现根据实际接收的上下文信息构建动态变化的长度的待处理上下文队列，并自适应决定某条上下文信息是否加入待处理上下文队列进行同时处理，且同时不会导致任意上下文不一致信息的不可检测。

优选地，所述一致性检测模块对于所述待处理上下文队列中的一系列上下文信息流进行上下文一致性检测，通过选取不同的检测技术对其进行约束检测；所述一致性检测模块可兼容已有的多数一致性检测技术。

优选地，所述约束分析模块采用约束分析算法进行检测结果分析，所述约束分析算法作用于上下文一致性约束生成的一致性计算树；所述上下文一致性约束由一阶逻辑语言表示，考虑全程量词和存在量词两种量词；对应于一致性计算树中的多分支结点，考虑交，并，推出三种联结词；对应于一致性计算树中的二分支结点，考虑取反联结词；对应于一致性计算树中的单分支结点，考虑函数符号对应于一致性计算树中的叶子结点；所述约束分析算法对一致性计算树的结构进行分析，得到可能影响上下文一致性约束检测结果的上下文集合，将其记做所述上下文可疑组合模式；所述上下文可疑组合模式包括：一致性错误增加上下文集和一致性错误减少上下文集：如果部分上下文信息在检测时可能导致一致性错误的增加，此时所有可能情况构成一致性错误增加上下文集；如果部分上下文信息在检测时可能导致一致性错误的减少，此时所有可能情况构成一致性错误减少上下文集。

一种实现上下文一致性的检测方法具体包括如下步骤：

一、一致性约束分析：对上下文一致性约束进行结构的静态分析，获取所有可能影响所述上下文一致性约束的检测结果，分析判断所有同时检测时有可能导致不一致信息的不可检测的组合上下文信息，抽取出上下文可疑组合模式；

二、上下文匹配调度：接收上下文信息流的输入，根据一致性约束分析步骤获取的上下文可疑组合模式对于输入的上下文信息流依次调用所述上下文匹配算法进行模式匹配，然后根据匹配结果利用所述上下文调度算法来判断是否对上下文一致性检测进行调度；

三、一致性检测：如果上下文匹配调度步骤判断需要进行上下文一致性检测，则根据满足应用需求的上下文一致性约束对上下文进行检测，并判断是否违反约束。

优选地，在一致性约束分析步骤中，具体包括如下步骤：将一阶逻辑语言表示的一致性约束转化为一棵一致性计算树，获得可接受输入的上下文信息类型；如果部分上下文信息使得所述一致性计算树的布尔值结果由true变为false，则在检测时可能导致一致性错误的增加，此时所有可能情况构成一致性错误增加上下文集；如果部分上下文信息使得所述一致性计算树的布尔值结果由false变为true，则在检测时可能导致一致性错误的减少，此时所有可能情况构成一致性错误减少上下文集；根据所述一致性错误增加集和所述一致性错误减少集获得所有可能影响所述上下文一致性约束的检测结果的上下文组合，即获得上下文可疑组合模式，满足该组合的两条上下文信息一起进行检测可能导致一致性错误的无法检测。

优选地，在上下文匹配调度步骤中，具体包括如下步骤：上下文匹配阶段：接收上下文信息流的输入，把接收的上下文信息与一致性约束分析步骤得到的上下文可疑模式通过特定的上下文匹配算法分析，得到可疑模式匹配结果，从而判断某条输入的上下文纳入批量处理是否会影响约束的检测结果，使得某些一致性错误无法检测；上下文调度阶段：如果输入的上下文信息纳入批量处理有可能使得某些一致性错误无法检测，则上下文调度算法对现有待处理的上下文队列进行上下文一致性检测后清空上下文队列，然后才可将新接收的上下文信息纳入队列；反之，则将其纳入批量处理，并可直接将该上下文信息加入待处理上下文队列，等待后续处理。

优选地，所述上下文匹配阶段具体包括如下步骤：对于收到的新上下文信息，从上下文队列中依次获取另一条已接收但尚未处理的上下文信息进行可疑模式匹配，如果队列为空则表明遍历完毕，输出匹配结果为假，如果队列不为空则依次将一条上下文信息取出，并判断取出的上下文信息与此次接收的上下文信息同时检测是否可能导致一致性错误增加，即判断是否前者属于某条一致性约束的一致性错误增加集，且后者属于一致性错误减少集；如果是，则表明新输入的上下文信息与待处理上下文队列中某条上下文信息的组合会对一致性约束的检测结果造成影响，需要根据所述上下文可疑组合模式对于新输入的上下文信息进行匹配；如果否，则表明匹配失败，重新获取下一个上下文信息，继续进行匹配。

优选地，所述上下文调度阶段具体包括如下步骤：根据上下文匹配算法得到输入上下文信息的匹配结果；将匹配结果通过上下文调度算法分析，进一步得到对于该输入上下文信息的合适的调度决策，即纳入队列等待以后处理或立即处理队列后纳入；如果匹配结果为真，即待处理上下文队列中某条上下文与输入的上下文可疑组合模式可能会影响一致性约束的检测结果，造成一致性错误被忽略，则该输入上下文不能与待处理上下文队列同时处理，且在此进行上下文一致性检测，同时清空待处理上下文队列；如果匹配结果为假，即待处理上下文队列中任何一条上下文与输入的上下文可疑组合模式都不会影响一致性约束的检测结果，则该输入上下文加入待处理上下文队列，等待后续批量处理。

本发明提供的技术方案具有如下有益效果：

所述实现上下文一致性的检测系统及检测方法能够自动对上下文一致性约束进行结构分析以得到可能影响这条约束检测结果的上下文可疑组合模式，然后根据这部分信息对实际感知的上下文信息进行模式匹配，根据匹配信息指导上下文一致性检测的合适调度，最后按照调度决策合理调用兼容的多种检测技术进行上下文一致性检测；

在所述实现上下文一致性的检测系统及检测方法中，经过约束分析，模式匹配，调度决策，可以有条件且自适应地降低检测的频率，从而提升整体检测的效率。除此之外，通过可疑模式的抽取与匹配，可在降低检测频率的同时能够避免丢失任意可能的一致性错误，在保证一致性检测效果的情况下达到检测效率的大幅提升。本发明同时兼容了当前大多数的上下文一致性检测技术，指导其对于检测时机自适应地进行合适调度，大大提升了已有检测技术的实际检测效率，从而达到处理实际生活中密集数据的要求。

附图说明

图1为本发明实施例提供的实现上下文一致性的检测系统的结构图；

图2为本发明实施例提供的约束分析模块的流程图；

图3为本发明实施例提供的可疑模式匹配及调度决策模块的结构图；

图4为本发明实施例提供的上下文匹配算法的流程图；

图5为本发明实施例提供的上下文调度算法的流程图；

图6为本发明实施例提供的上下文一致性检测技术的结构图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

除非上下文另有特定清楚的描述，本发明中的元件和组件，数量既可以单个的形式存在，也可以多个的形式存在，本发明并不对此进行限定。本发明中的步骤虽然用标号进行了排列，但并不用于限定步骤的先后次序，除非明确说明了步骤的次序或者某步骤的执行需要其他步骤作为基础，否则步骤的相对次序是可以调整的。可以理解，本文中所使用的术语“和/或”涉及且涵盖相关联的所列项目中的一者或一者以上的任何和所有可能的组合。

请参阅图1-6，本发明实施例提供的实现上下文一致性的检测系统包括约束分析模块、上下文匹配调度模块和一致性检测模块。

需要说明的是，所述实现上下文一致性的检测系统中的上下文是指在自适应应用感兴趣的环境或其他信息，是一种数据属性，通常会频繁发生改变；例如，用户位置，房间温度、湿度，GPS数据等，都属于上下文。

所述实现上下文一致性的检测系统中的上下文一致性约束是指上下文通常需要满足的一些属性，可能是客观的物理规律或自适应应用的特别要求，通常以一阶逻辑语言描述。

所述实现上下文一致性的检测系统中的上下文一致性检测是指在运行时刻根据应用需求的上下文一致性约束对上下文信息进行约束检测，判断约束是否被违反，若不违反则上下文信息满足当前一致性约束，反之则认为上下文信息存在一致性错误。其中，常见的上下文一致性检测技术，包括完全检测技术，增量检测技术，并行检测技术，基于GPU的并行检测技术等。

所述实现上下文一致性的检测系统中的一致性错误是指某些上下文违反了特定的上下文一致性约束，通常包括违反约束的约束变量，上下文属性等。

在本实施例中，所述约束分析模块对上下文一致性约束进行结构的静态分析，获取所有可能影响所述上下文一致性约束的检测结果，分析判断所有同时检测时有可能导致不一致信息的不可检测的组合上下文信息，抽取出上下文可疑组合模式；

所述上下文匹配调度模块接收上下文信息流的输入，根据所述约束分析模块获取的上下文可疑组合模式对于输入的上下文信息流依次调用所述上下文匹配算法进行模式匹配，然后根据匹配结果利用所述上下文调度算法来判断是否对上下文一致性检测进行调度；

如果所述上下文匹配调度模块的判断需要进行上下文一致性检测，则所述一致性检测模块根据满足应用需求的上下文一致性约束对上下文信息流进行检测，并判断是否违反上下文一致性约束。

具体而言，所述约束分析模块是指对上下文一致性约束的结构进行分析，分析不同类型的上下文对其整体一致性的潜在影响，从而分析获取可能影响这条上下文一致性约束检测结果的所有上下文组合。其中，所述上下文组合是指有顺序要求的两条特定模式的上下文信息。

在本实施例中，所述约束分析模块采用约束分析算法进行检测结果分析，所述约束分析算法作用于上下文一致性约束生成的一致性计算树。

需要说明的是，所述上下文一致性约束通常用一阶逻辑语言描述，其包含两种量词：全称量词和存在量词，四种联结词：取反、交、并和推出，以及函数符号。

在本实施例中，所述上下文一致性约束由一阶逻辑语言表示，考虑全程量词和存在量词两种量词；对应于一致性计算树中的多分支结点，考虑交、并和推出三种联结词；对应于一致性计算树中的二分支结点，考虑取反联结词；对应于一致性计算树中的单分支结点，考虑函数符号对应于一致性计算树中的叶子结点。

所述约束分析算法对一致性计算树的结构进行分析，得到可能影响上下文一致性约束检测结果的上下文集合，将其记做所述上下文可疑组合模式。

所述上下文可疑组合模式包括：一致性错误增加上下文集和一致性错误减少上下文集：

如果部分上下文信息在检测时可能导致一致性错误的增加，此时所有可能情况构成一致性错误增加上下文集；

如果部分上下文信息在检测时可能导致一致性错误的减少，此时所有可能情况构成一致性错误减少上下文集。

具体而言，在所述上下文匹配调度模块中，所述上下文匹配算法和所述上下文调度算法相互配合可实现根据实际接收的上下文信息构建动态变化的长度的待处理上下文队列，并自适应决定某条上下文信息是否加入待处理上下文队列进行同时处理，且同时不会导致任意上下文不一致信息的不可检测。在本实施例中，所述待处理上下文队列是指一系列已接收但未进行一致性检测的上下文信息流。

而且，所述上下文匹配算法用于根据所述约束分析模块获取的上下文可疑组合模式对于新输入的上下文信息流进行匹配，所述上下文匹配算法维护一个待处理的上下文队列，保证队列中的上下文任意组合均不满足约束分析模块得到的任意上下文可疑组合模式；

在所述上下文匹配算法中，接收上下文信息流的输入，把接收的上下文信息与一致性约束分析步骤得到的上下文可疑模式通过特定的上下文匹配算法分析，得到可疑模式匹配结果，从而判断某条输入的上下文纳入上下文处理队列等待进行批量处理是否会影响一致性错误的检测结果，使得某些一致性错误无法检测。

所述上下文调度算法根据所述上下文匹配算法所得的匹配结果，指导更新待处理上下文队列，并决定是否需要立刻对所述待处理上下文队列进行上下文一致性检测；

在所述上下文调度算法中，如果输入的上下文信息纳入批量处理有可能使得某些一致性错误无法检测，则上下文调度算法对现有待处理的上下文队列进行上下文一致性检测后清空上下文队列，然后才可将新接收的上下文信息纳入队列；反之，则可直接将该上下文信息加入待处理上下文队列，等待后续处理。

实际上，根据匹配结果利用所述上下文调度算法来判断是否对上下文一致性检测进行决策的过程中，如果所述上下文匹配算法未匹配到可疑模式，则不需要立即进行一致性检测，可将接收到的上下文信息加入待处理上下文队列待以后使用；反之，若所述上下文匹配算法匹配到任意可疑模式，则需要立即进行一致性检测。具体决策结果可根据感知的上下文信息动态适应。

具体而言，在所述一致性检测模块中，对于待处理上下文队列中的一系列上下文信息流进行上下文一致性检测，可通过选取不同的检测技术对其进行约束检测。

而且，所述一致性检测模块可兼容已有的多数一致性检测技术，在兼容过程中，少量检测技术需要对其检测语义进行预改进，使所述原始检测技术能够满足对多条上下文信息进行同时检测的要求。

而且，在运行时，所述上下文匹配调度模块对上下文一致性检测技术的最低要求是：能够接收待处理上下文队列的输入，即能够同时处理多条上下文。已有的检测技术，大多数可完全适配于本检测系统，极少数需要开发人员做简单的处理，这些处理难度低且便于掌握。

一种基于图1所示实现上下文一致性的检测系统的检测方法，具体包括如下步骤：

一、一致性约束分析：对上下文一致性约束进行结构的静态分析，获取所有可能影响所述上下文一致性约束的检测结果，分析判断所有同时检测时有可能导致不一致信息的不可检测的组合上下文信息，抽取出上下文可疑组合模式；

二、上下文匹配调度：接收上下文信息流的输入，根据一致性约束分析步骤获取的上下文可疑组合模式对于输入的上下文信息流依次调用所述上下文匹配算法进行模式匹配，然后根据匹配结果利用所述上下文调度算法来判断是否对上下文一致性检测进行调度；

三、一致性检测：如果上下文匹配调度步骤判断需要进行上下文一致性检测，则根据满足应用需求的上下文一致性约束对上下文进行检测，并判断是否违反约束。

请再次参阅图2，在一致性约束分析步骤中，具体包括如下步骤：

将一阶逻辑语言表示的一致性约束转化为一棵一致性计算树，获得可接受输入的上下文信息类型；

如果部分上下文信息使得所述一致性计算树的布尔值结果由true变为false，则在检测时可能导致一致性错误的增加，此时所有可能情况构成一致性错误增加上下文集；

如果部分上下文信息使得所述一致性计算树的布尔值结果由false变为true，则在检测时可能导致一致性错误的减少，此时所有可能情况构成一致性错误减少上下文集；

根据所述一致性错误增加集和所述一致性错误减少集获得所有可能影响所述上下文一致性约束的检测结果的上下文组合，即获得上下文可疑组合模式，满足该组合的两条上下文信息一起进行检测可能导致一致性错误的无法检测。

请再次参阅图4，在上下文匹配调度步骤中，具体包括如下步骤：

上下文匹配阶段：接收上下文信息流的输入，把接收的上下文信息与一致性约束分析步骤得到的上下文可疑模式通过特定的上下文匹配算法分析，得到可疑模式匹配结果，从而判断某条输入的上下文纳入批量处理是否会影响约束的检测结果，使得某些一致性错误无法检测；

上下文调度阶段：如果输入的上下文信息纳入批量处理有可能使得某些一致性错误无法检测，则上下文调度算法对现有待处理的上下文队列进行上下文一致性检测后清空上下文队列，然后才可将新接收的上下文信息纳入队列；反之，则将其纳入批量处理，并可直接将该上下文信息加入待处理上下文队列，等待后续处理。

需要说明的是，所述上下文匹配阶段对应所述上下文匹配调度模块中的上下文匹配算法，所述上下文调度阶段对应所述上下文匹配调度模块中的上下文调度算法。

而且，请再次参阅图4，所述上下文匹配阶段具体包括如下步骤：

对于收到的新上下文信息，从上下文队列中依次获取另一条已接收但尚未处理的上下文信息进行可疑模式匹配，如果队列为空则表明遍历完毕，输出匹配结果为假，如果队列不为空则依次将一条上下文信息取出，并判断取出的上下文信息与此次接收的上下文信息同时检测是否可能导致一致性错误增加，即判断是否前者属于某条一致性约束的一致性错误增加集，且后者属于一致性错误减少集；

如果是，则表明新输入的上下文信息与待处理上下文队列中某条上下文信息的组合会对一致性约束的检测结果造成影响，需要根据所述上下文可疑组合模式对于新输入的上下文信息进行匹配；如果否，则表明匹配失败，重新获取下一个上下文信息，继续进行匹配。

请再次参阅图5，所述上下文调度阶段具体包括如下步骤：

根据上下文匹配算法得到输入上下文信息的匹配结果；

将匹配结果通过上下文调度算法分析，进一步得到对于该输入上下文信息的合适的调度决策，即纳入队列等待以后处理或立即处理队列后纳入；

如果匹配结果为真，即待处理上下文队列中某条上下文与输入的上下文可疑组合模式可能会影响一致性约束的检测结果，造成一致性错误被忽略，则该输入上下文不能与待处理上下文队列同时处理，且在此进行上下文一致性检测，同时清空待处理上下文队列；

如果匹配结果为假，即待处理上下文队列中任何一条上下文与输入的上下文可疑组合模式都不会影响一致性约束的检测结果，则该输入上下文加入待处理上下文队列，等待后续批量处理。

请再次参阅图6，在一致性检测步骤中，具体包括如下步骤：

对原始检测技术进行预处理，改进检测语义；

选择可适配的检测技术，在上下文一致性约束的条件下，对需要进行一致性检测的待处理上下文队列进行上下文一致性检测；

判断待处理的上下文队列是否存在一致性错误。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (3)

1.一种实现上下文一致性的检测系统，其特征在于：包括：

约束分析模块，其对上下文一致性约束进行结构的静态分析，获取所有可能影响所述上下文一致性约束的检测结果，分析判断检测结果中有可能导致不一致信息的不可检测的组合上下文信息，抽取出上下文可疑组合模式；

上下文匹配调度模块，其接收上下文信息流的输入，根据所述约束分析模块获取的上下文可疑组合模式对于输入的上下文信息流依次调用上下文匹配算法进行模式匹配，然后根据匹配结果利用上下文调度算法来判断是否对上下文一致性检测进行调度；

一致性检测模块，如果所述上下文匹配调度模块的判断需要进行上下文一致性检测，则所述一致性检测模块根据满足应用需求的上下文一致性约束对上下文信息流进行检测，并判断是否违反上下文一致性约束；

所述约束分析模块采用约束分析算法进行检测结果分析，所述约束分析算法作用于上下文一致性约束生成的一致性计算树；

所述上下文一致性约束由一阶逻辑语言表示，考虑全程量词和存在量词两种量词；对应于一致性计算树中的多分支结点，考虑交，并，推出三种联结词；对应于一致性计算树中的二分支结点，考虑取反联结词；对应于一致性计算树中的单分支结点，考虑函数符号对应于一致性计算树中的叶子结点；

所述约束分析算法对一致性计算树的结构进行分析，得到可能影响上下文一致性约束检测结果的上下文集合，将其记做所述上下文可疑组合模式；

所述上下文可疑组合模式包括：一致性错误增加上下文集和一致性错误减少上下文集：

如果部分上下文信息在检测时可能导致一致性错误的增加，此时所有可能情况构成一致性错误增加上下文集；

如果部分上下文信息在检测时可能导致一致性错误的减少，此时所有可能情况构成一致性错误减少上下文集；

所述上下文匹配算法用于根据所述约束分析模块获取的上下文可疑组合模式对于新输入的上下文信息流进行匹配，所述上下文匹配算法维护一个待处理的上下文队列，保证队列中的上下文任意组合均不满足约束分析模块得到的任意上下文可疑组合模式；

所述上下文调度算法根据所述上下文匹配算法所得的匹配结果，指导更新待处理上下文队列，并决定是否需要立刻对所述待处理上下文队列进行上下文一致性检测；

所述上下文匹配算法和所述上下文调度算法相互配合可实现根据实际接收的上下文信息构建动态变化的长度的待处理上下文队列，并自适应决定某条上下文信息是否加入待处理上下文队列进行同时处理，且同时不会导致任意上下文不一致信息的不可检测。

2.根据权利要求1所述的一种实现上下文一致性的检测系统，其特征在于：所述一致性检测模块对于所述待处理上下文队列中的一系列上下文信息流进行上下文一致性检测，可通过选取不同的检测技术对其进行约束检测。

3.一种实现上下文一致性的检测方法，其特征在于：具体包括如下步骤：

一、一致性约束分析：对上下文一致性约束进行检测结果分析，获取可能影响所述上下文一致性约束的检测结果的所有上下文可疑组合模式；

二、上下文匹配调度：接收上下文信息流的输入，根据一致性约束分析步骤获取的上下文可疑组合模式对于输入的上下文信息流依次调用上下文匹配算法进行模式匹配，然后根据匹配结果利用上下文调度算法来判断是否对上下文一致性检测进行调度；

三、一致性检测：如果上下文匹配调度步骤判断需要进行上下文一致性检测，则根据满足应用需求的上下文一致性约束对上下文进行检测，并判断是否违反约束；

在一致性约束分析步骤中，具体包括如下步骤：

将一阶逻辑语言表示的一致性约束转化为一棵一致性计算树，获得可接受输入的上下文信息类型；

如果部分上下文信息使得所述一致性计算树的布尔值结果由true变为false，则在检测时可能导致一致性错误的增加，此时所有可能情况构成一致性错误增加上下文集；

如果部分上下文信息使得所述一致性计算树的布尔值结果由false变为true，则在检测时可能导致一致性错误的减少，此时所有可能情况构成一致性错误减少上下文集；

根据所述一致性错误增加集和所述一致性错误减少集获得所有可能影响所述上下文一致性约束的检测结果的上下文组合，即获得上下文可疑组合模式，满足该组合的两条上下文信息一起进行检测可能导致一致性错误的无法检测；

在上下文匹配调度步骤中，具体包括如下步骤：

上下文匹配阶段：接收上下文信息流的输入，把接收的上下文信息与一致性约束分析步骤得到的上下文可疑组合模式通过特定的上下文匹配算法分析，得到可疑模式匹配结果，从而判断某条输入的上下文纳入批量处理是否会影响约束的检测结果，使得某些一致性错误无法检测；

上下文调度阶段：如果输入的上下文信息纳入批量处理有可能使得某些一致性错误无法检测，则上下文调度算法对现有待处理的上下文队列进行上下文一致性检测后清空上下文队列，然后才可将新接收的上下文信息纳入队列：反之，则将其纳入批量处理，并可直接将该上下文信息加入待处理上下文队列，等待后续处理；

所述上下文匹配阶段具体包括如下步骤：

对于收到的新上下文信息，从上下文队列中依次获取另一条已接收但尚未处理的上下文信息进行可疑模式匹配，如果队列为空则表明遍历完毕，输出匹配结果为假，如果队列不为空则依次将一条上下文信息取出，并判断取出的上下文信息与此次接收的上下文信息同时检测是否可能导致一致性错误增加，即判断是否前者属于某条一致性约束的一致性错误增加集，且后者属于一致性错误减少集；

如果是，则表明新输入的上下文信息与待处理上下文队列中某条上下文信息的组合会对一致性约束的检测结果造成影响，需要根据所述上下文可疑组合模式对于新输入的上下文信息进行匹配；如果否，则表明匹配失败，重新获取下一个上下文信息，继续进行匹配；

所述上下文调度阶段具体包括如下步骤：

根据上下文匹配算法得到输入上下文信息的匹配结果；

将匹配结果通过上下文调度算法分析，进一步得到对于该输入上下文信息的合适的调度决策，即纳入队列等待以后处理或立即处理队列后纳入；

如果匹配结果为真，即待处理上下文队列中某条上下文与输入的上下文可疑组合模式可能会影响一致性约束的检测结果，造成一致性错误被忽略，则该输入上下文不能与待处理上下文队列同时处理，且在此进行上下文一致性检测，同时清空待处理上下文队列；

如果匹配结果为假，即待处理上下文队列中任何一条上下文与输入的上下文可疑组合模式都不会影响一致性约束的检测结果，则该输入上下文加入待处理上下文队列，等待后续批量处理。

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