时态原语的粒度约束与规范化问题探讨

时态应用的需要是推动时态问题深入研究的动力,时态原语之间的运算是时态研究与应用中不可忽视的基本问题之一,对时态数据库、时态知识推理、时态数据挖掘等研究领域均有深远的影响.由于时态原语进行加减运算后的结果可能为负时间因子,也可能溢出相应粒度下度的值,得出非规范的时态元素,从而影响其使用.为此,必须对非规范的时态原语进行规范化处理,使其成为规范时态原语.文章对时态粒度的度、象与转换等进行了刻画,描述了时态粒度约束与性质.在此基础上,深入地探讨了时态原语的规范化处理问题,提出了时态粒点的规范化处理算法,并将该算法应用于公历系统中典型的非规范时态原语的取值情形.     

时态跨度的向量化处理与运算

时态跨度是时态断言的重要演算对象,如何有效且准确地计算不同时态粒度刻画下的时态跨度之间的运算结果是一个关键问题。由于时态跨度的非规范特性以及弹性时态粒度的影响,使得粒度转换方法并非总有效。对时态粒度系统作向量化处理,使其同构到n维向量空间,并将时态跨度作完备化和平滑化处理后,映射为向量空间中的自由向量,从而可以通过向量间的运算法则,简单有效地处理各种复杂组合形式下的时态跨度间的运算。     

时态跨度的绑定问题探讨

时态跨度是时态应用中重要但又非常特殊的时态原语：一则,在不同的时态上下文中,其语义内涵往往呈现出不确定性;再者,其灵活的刻画形式又表现出一些不规范性,使得时态应用中难以有效地驾驭其序关系,影响时态运算的精确性。从时态跨度的序关系入手,分析了时态跨度绑定操作的必要性,提出了通过将时态原语和时态跨度映射到仿射空间中,利用仿射变换构建时态跨度绑定的方法,并实现了与时态粒点、非间断时态粒区、间断时态粒区间的绑定和运算。     

基于粒度层次映射转换的时态粒点差运算方法

计算两个时态粒点在任意时态粒度下的差值是时态断言的基础,提出基于时态粒度的层次映射转换方法,将时态粒点映射为各时态粒度下的可列集,差运算可转换为不同粒度映射下的自然数差运算.并论证了时态论域T与自然数集N间的对等关系以及映射的连续性,证明了方法的正确性.克服了弹性时态粒度的影响,适应任何基于非规则时态粒度集或者自定义时态粒度集上的时态粒点差运算.     

时态的粒度刻画及演算问题研究

时态的建模及演算是时态信息处理中的逻辑基本问题,从粒度思想出发,根据时态的粒度划分,研究了时态粒度的语义与性质。并基于时态粒度对时态原语进行刻画,进而基于代数系统分析了时态的粒度转换算子及不同粒度下的时态关系,构建了时态粒度关系的演算系统。     

间断区间时态逻辑的语义

区间逻辑不能模拟自然语言中与,或,非时态关系,其公理系统的完备性不易保证。我们建立的间断区间时态知脚注可以克服区间逻辑的上述缺点,本文给出了间断区间逻辑的语法,语义及公理,即描述了间断区间时态逻辑的语义。     

不确定时态信息表示及时态运算的扩展

时态信息表示和查询是时态数据库的研究重点,但现有的时态数据库模型在处理不确定时态信息方面仍存在较大困难。而现实生活中很多时态信息都是不确定的,故提出了一种不确定时态信息的表示方法,并扩展时态运算使其支持不确定时态信息的处理和查询,从而扩展了时态数据库的适用范围。     

不确定时态信息表示的统一模型

时态信息表示和推理是人工智能研究中的一个重要课题,现有的模型大多只能表示确定时态信息,然而现实生活中很多事件的发生结束等时态信息都是不确定的。故提出了一个表示不确定时态信息的统一模型,可用于描述各种具有确定或不确定时态信息的事件。该模型首先定义各类时态对象(如时间点、时间区间)以及它们之间的关系,并给出时态对象间的传递关系表,利用该表能进行时态一致性约束满足问题的求解。最后,给出了两个不确定时态推理的例子,表明了该模型的实际应用意义。     

时态粒度约束下的时态元素定性关系探讨

针对时态粒度约束下的时态元素之间的定性关系,引入向量空间思想,将时态粒点间的关系转换为向量空间中的运算。提出时态粒点的向量判别方法以比较两个时态粒点的先后关系,通过粒度缩放操作探讨了时态粒区之间的关系、时态粒点与时态粒区之间的定性关系,对时态数据库、时态知识推理、时态数据挖掘等时态应用研究领域起到了良好的基础支持作用。     

不明确时间间隔的表示及时态运算的扩展

讨论了时态数据库处理不明确时间存在的一些问题，并给出描述不明确时间间隔的表示方法，在此基础上给出了各种时态运算的扩展，丰富了时态数据库的适应性。     

具有多时间粒度的时态数据库初等关键字、简单范式分解问题研究

一个好的数据库逻辑设计目标是消除数据冗余以及插入、删除和更新异常．对于时态数据库也是如此．提出了时态初等函数依赖、时态初等关键字、时态简单关键字等概念,在此基础上利用具有多时间粒度的时态函数依赖（TFD）约束对时态数据库进行了规范化研究,提出了规范程度高于时态三范式低于时态Boyce—Code范式的时态初等关键字范式（TEKNF）及时态简单范式（TSNF）,并研究了时态初等关键字范式和时态简单范式的分解问题,给出了相关分解算法,并对算法的可终止性、正确性进行了证明,对时间复杂度进行了分析．     

Temporal Granularity and Indeterminacy in Reasoning About Actions and Change: An Approach Based on the Event Calculus

In many real-world applications, temporal information is often imprecise about the temporal location of events (indeterminacy) and comes at different granularities. Formalisms for reasoning about events and change, such as the Event Calculus (EC) and the Situation Calculus, do not usually provide mechanisms for handling such information, and very little research has been devoted to the goal of extending them with these capabilities. In this paper, we propose TGIC (Temporal Granularity and Indeterminacy event Calculus), an approach based on the EC ontology to represent events with imprecise location and to deal with them on different timelines.     

Processing of Uncertainty Temporal Relations

Akind of classiication on temporal relations of propositions is presented.By introducing temporal approaching relation,a new temporal logic based on time-point and time-interval is proposed,which can describe uncertain temporal relations.Finally,some properties of temporal proposition under uncertain relations are proposed.     

基数为M的时态候选关键字问题研究

为了更有效地研究时态数据库中各种时态依赖以及各属性之间的关系,对时态候选关键字的求解进行了研究,定义了时态准左部属性、时态准右部属性和时态纯双部属性等概念;结合关系数据库理论给出了时态最大相关块法求时态候选关键字,并对相关理论进行了证明,这对实现时态候选关键字的规范化问题具有重要的推动作用.     

一个工作流元模型的分析及其时态扩展

时态工作流将时间作为一个维度引入工作流描述．通过对一个典型工作流元模型的分析，得出时态属性是工作流各要素及其关系的普遍属性；定义了时态信息的规范表示和一组时态数据演算，并对时态工作流中主要元素进行了形式化描述；用一个例子说明如何运用上述成果进行过程建模、并处理工作流中的时态数据．结论表明时态工作流能综合处理过程的效率问题和角色、数据、应用程序的时间有效性问题．     

Innovations in Individual Feature History Management—The Significance of Feature-based Temporal Model

A feature relies on three dimensions (space, theme, and time) for its representation. Even though spatiotemporal models have been proposed, they have principally focused on the spatial changes of a feature. In this paper, a feature-based temporal model is proposed to represent the changes of both space and theme independently. The proposed model modifies the ISO’s temporal schema and adds new explicit temporal relationship structure that stores temporal topological relationship with the ISO’s temporal primitives of a feature in order to keep track feature history. The explicit temporal relationship can enhance query performance on feature history by removing topological comparison during query process. Further, a prototype system has been developed to test a proposed feature-based temporal model by querying land parcel history in Athens, Georgia. The result of temporal query on individual feature history shows the efficiency of the explicit temporal relationship structure.

偏序时态XML索引TempPartialIndex

时态数据管理是常规数据管理的深化和扩展,具有理论研究的意义与实践应用的价值.时态数据索引是时态数据管理的重要技术支撑,是其中的一个研究热点.首先,提出了一种时态数据结构,通过数据节点间的偏序关系,可将常规的二维时间区间的处理转化为基于偏序的时态等价类上的一维的处理,该数据结构可以快速有效地处理时态操作;其次,在该新型时态数据结构基础上研究了时态XML索引TempPartialIndex,其基本特征是将时态数据结构整合到非时态的XML索引中,即,将其整合到语义层之中,通过时态过滤和语义过滤掉大量节点之后,再进行结构连接;另外,着重讨论了基于TempPartialIndex“一次一集合”及其时态变量查询和增量式的动态更新机制.同时,仿真结果表明：TempPartialIndex能够有效地支持时态XML的各类查询及更新操作,技术上具有可行性和有效性.     

基于状态和变化的统一时空数据模型

提出了一个基于状态和变化的统一时空数据模型SCUDM(state and change based unified spatio-temporial datamodel).时空数据库的状态是关于对象、空间和时间的三元组,时空数据库的变化就是状态的变化.按照对象域、空间域和时间域将时空数据库中的变化分别投影分解,显式地表达在对象、空间和时间上的变化.而事件是在某一时刻前后,时空实体的变化关系,在事件表达中蕴涵了空间实体之间的时间拓扑关系.SCUDM不仅支持状态和变化的表达,而且支持时间拓扑和空间拓扑的表达.     

时态粗糙神经网

论文提出了一种基于粗糙集和时态概念的新神经网模型—时态粗糙神经网。在神经网的输入中加入时间的因素,即神经网络的输入是时间的函数,从而把传统的神经元改造成了时态神经元;时态粗糙神经网中的神经元是时态粗糙神经元,它包括一对时态神经元,即将数据中的上边界和下边界加入时间因素以后,作为神经网络的输入和输出。当网络的输入和输出不是单值数据而是一个随时间变化的数据的集合时,经典的神经网络建立的预测模型的输出就会产生较大的误差,而基于时态粗糙理论的神经网络则可以很好地解决这个问题,更能真实刻画实际问题。从而为解决这类问题提供了一个较好的理论模型。