一种用于常识空间信息处理的定性空间关系模型

在空间信息处理中,一些常识空间信息通常结合多方面空间关系,而且这些空间关系是动态变化的.为了有效地表示这些复杂的空间关系,并对其进行推理,提出了一种结合拓扑、方向和大小关系的空间信息处理模型TDSC (topology-direction-size calculus),并基于TDSC模型提出了处理动态空间关系变化的表示推理框架.首先,利用同对象多属性的方法建立了融合大小、拓扑和方向关系的完备至斥基本关系表示;然后提出了复合表生成算法和推理算法,使得原有模型的表示和推理结果可以直接在新模型中使用.同时提出处理动态空间关系的邻域划分图,给出了邻域划分图的自动生成算法,以及TDSC模型的邻域划分图.最后给出基于TDSC模型邻域划分图的表示和推理框架,并结合实例说明框架的正确性和有效性.     

一种动态定性空间关系自动规划方法

为解决定性空间关系的规划问题,在概念邻域图的基础上提出描述动作与定性空间关系交互的邻域划分图.基于邻域划分图,提出了定性空间关系自动规划的形式化表示和推理算法,证明了算法的可靠性,并举例说明了新方法的应用.该方法在处理单方面空间关系规划中具有用通用性,在机器人导航方面具有潜在的应用前景.     

地理信息系统中拓扑关系的不确定性推理方法

首先基于点集拓扑学理论提出了一个新的4交差模型,在此基础上分析了空间数据不确定性对拓扑关系形式化描述的影响.通过引入拓扑距离,建立了拓扑关系概念邻域图,并用以实现拓扑关系的不确定性推理.然后,在4交差模型下建立了拓扑关系合成推理关系表,并给出了合成过程中不确定性的表达方法.通过算例分析表明,本文提出的方法是合理的,具有兼顾定性空间推理和定量表达的优点.     

拓扑关系的闭球模型及复合表的推导

Egenhofer和Franzosa提出的拓扑关系的4-交集模型是定性空间推理中常用的模型，但基于4-交集模型难以推导出拓扑关系的完备集、概念邻域和复合表．本文以拓扑学为基础，提出了（n，n）完备集的概念，建立了拓扑关系的闭球模型．基于闭球模型可以直接推导出拓扑关系的（n，n）完备集和概念邻域以及复合表．结果表明，对定性空间推理来说，闭球模型比4-交集模型更简单有效．     

一种分层递阶的定性拓扑推理方法

文章针对现有的定性表示方法和拓扑推理算法存在的问题,提出了一种新的方法.首先,提出了基于概念邻域结构的定性表示方法.然后,给出了不同粒度层次上拓扑关系复合表的计算方法.最后,设计得出分层递阶的拓扑推理算法.文章给出的方法具有较高的认知合理性,所提出的推理算法可根据问题来选择合适的表示和推理层次,在已有推理算法给不出解的情况下,可以给出问题的合理解,对一般定性推理研究有参考价值.     

基于Voronoi图的定性路径推理

动态空间知识的表示与推理是定性空间推理研究的重要内容.基于Voronoi图及其动态变化,提出运动路径定性表示与推理方法.先根据Voronoi图空间邻近关系定义Voronoi图生成子空间关系,进一步定义定性位置及概念邻域,并应用概念相邻的定性位置序列给出定性路径表示.再由动态Voronoi图的边集变化和给出的概念邻域中定性位置间最短路径的启发式算法,设计并实现具有观察者角度的定性路径推理算法.最后,实验分析并验证该方法的有效性.     

RCC5与主方位关系结合的定性空间推理

解决实际问题需要将多方面空间信息结合进行推理,仅考虑单方面空间信息是不够的.多方面空间信息结合推理已成为定性空间推理的一个研究热点.现有拓扑与方位结合推理工作主要集中在与基于最小外包矩形或单片方位模型的结合.方位信息描述是近似的,不适于精确推理;因此分别采用主方位模型和RCC5描述方位、拓扑信息.根据定义给出基本RCC5和主方位关系间的相互依赖及异质复合表;讨论了其上约束满足问题,得到一个路径相容算法,并分析了推理复性问题.     

多种空间关系和时间结合的定性时空推理

空间实体之间存在多种时空关系,主要包含拓扑、方向、距离、尺寸和时间等.以往的研究工作主要集中于3种以下时空关系结合的表示和推理,而3种以上结合的研究很少.但多种时空关系之间是相互统一和相互约束的,所以,将它们全部综合起来研究是时空推理研究发展的必然趋势,也是实际应用的迫切需要.提出了采用矩形关系统一表示多种空间关系,以矩形关系变化次数表示时间的时空统一表示模型,并在此基础上,利用概念邻域图推导空间关系变化和时间变化.据此,结合矩形关系网络和路径一致性算法,提出了检验上述统一模型网络一致性的算法,并分析了算法复杂度.该研究成果提高了空间关系分析方法的准确性,减小了时间信息的冗余,对地理信息系统中空间实体间的空间关系以及时间变化的分析和查询等有一定的理论意义与应用价值.     

结合拓扑和方位的定性空间推理方法*

空间区域的拓扑关系和方位关系是空间推理的重要研究内容,以往的工作集中在单一的空间方面, 这不能满足实际应用领域的需要.基于主方位模型给出了主方位关系的形式化定义,考虑到拓扑与方位间的相互依赖关系,提出了结合拓扑和方位的定性表示与推理算法,能够处理多方面空间信息,在空间数据库和机器人导航等领域具有实际应用价值.     

基于MBR的拓扑、方位、尺寸结合的定性空间推理

解决实际问题需将多方面空间关系结合进行推理,多方面空间关系结合推理已成为定性空间推理的研究热点;已有工作主要集中在两方面空间关系结合,缺少两方面以上空间关系结合工作.为解决上述问题,通过最小外包矩形近似表示区域对象,利用其在坐标轴上投影间的关系表示相应空间关系;提出扩展矩形关系模型,实现拓扑、方位和尺寸关系的统一表示和推理;给出RCC8、主方位及尺寸关系转换成扩展矩形关系的转换算法;讨论其上关系取反和复合,指出其复合是基于相容性而非存在性;证明(强预)凸扩展矩形关系约束网是可处理的.     

Qualitative Spatial Reasoning with Conceptual Neighborhoods for Agent Control

Research on qualitative spatial reasoning has produced a variety of calculi for reasoning about orientation or direction relations. Such qualitative abstractions are very helpful for agent control and communication between robots and humans. Conceptual neighborhood has been introduced as a means of describing possible changes of spatial relations which e.g. allows action planning at a high level of abstraction. We discuss how the concrete neighborhood structure depends on application-specific parameters and derive corresponding neighborhood structures for the calculus. We demonstrate that conceptual neighborhoods allow resolution of conflicting information by model-based relaxation of spatial constraints. In addition, we address the problem of automatically deriving neighborhood structures and show how this can be achieved if the relations of a calculus can be modeled in another calculus for which the neighborhood structure is known.     

基于基因搜索的模糊图象解释方法

图象解决是计算机视觉的重要组成部分，它涉及图象处理，分类器设计和逻辑推理等许多领域。针对目前图象解释系统要面对的严重噪声、模糊性和不确定性问题。重点研究了一种基于基因搜索的双向推理技术，该算法分为如下两步：首先通过基于分割区域统计/几何特征的模式分类器来得到初始的分类模糊隶属度，并根据经验（或统计）得到的先验空间位置关系模糊规则来构造一种有效表达图象解释信息的模糊图。然后通过基因搜索算法融合上面的两类信息来得到图象的最佳解释，实验结果表明，该方法对具有单一对象或多个对象的区域均有很好的效果，也是对基于概率、证据和模糊推理等单向推理机制图象解释方法的提高。     

A new modal logic for reasoning about space: spatial propositional neighborhood logic

It is widely accepted that spatial reasoning plays a central role in artificial intelligence, for it has a wide variety of potential applications, e.g., in robotics, geographical information systems, and medical analysis and diagnosis. While spatial reasoning has been extensively studied at the algebraic level, modal logics for spatial reasoning have received less attention in the literature. In this paper we propose a new modal logic, called spatial propositional neighborhood logic (SpPNL for short) for spatial reasoning through directional relations. We study the expressive power of SpPNL, we show that it is able to express meaningful spatial statements, we prove a representation theorem for abstract spatial frames, and we devise a (non-terminating) sound and complete tableaux-based deduction system for it. Finally, we compare SpPNL with the well-known algebraic spatial reasoning system called rectangle algebra.      

复杂信息系统分布式决策融合模型及应用研究

针对复杂信息系统信源为涉及多个不同专业背景的多源异类、异构信息,融合过程必须将多个异构模型集成起来进行联合问题求解的特点,提出了一种新的复杂信息系统分布式层次化决策融合模型,实现了集成神经网络组与专家系统及改进的分布式D-S证据推理模型的融合、特定领域中理论及经验模型与上述模型的融合,改进的D-S证据推理模型解决了当证据矛盾时导致错误结果的问题。油田剩余油分布及潜力预测的应用,表明提高了预测的精度和可靠性,为复杂融合系统的工程实现提供了重要的提示。     

空间区域拓扑关系分析方法综述

空间关系形式化模型的发展是空间推理、地理信息系统(geographic information systems,简称GIS)、计算机视觉等领域中的一个非常重要的主题,近年来受到相关领域研究者的极大关注,特别是在空间区域间拓扑关系模型的研究方面取得了很大进展.介绍了区域间拓扑关系形式化分析的主要研究内容、研究方法和研究进展,并探讨了目前存在的问题和今后的发展方向.     

Reasoning about pictures and similarity retrieval for image information systems based on SK-set knowledge representation

Spatial reasoning and similarity retrieval are two important functions of any image information system. Good spatial knowledge representation for images is necessary to adequately support these two functions. In this paper, we propose a new spatial knowledge representation, called the SK-set based on morphological skeleton theories. Spatial reasoning algorithms which achieve more accurate results by directly analysing skeletons are described. SK-set facilitates browsing and progressive visualization. We also define four new types of similarity measures and propose a similarity retrieval algorithm for performing image retrieval. Moreover, using SK-set as a spatial knowledge representation will reduce the storage space required by an image database significantly.     

定性方向关系模型研究进展

空间关系形式化模型的发展是空间推理、地理信息系统(GIS)、机器人导航等领域的一个非常重要的研究内容,近年来受到相关领域研究者的极大重视。空间对象的方向关系模型的研究已经取得了一定的进展。本文介绍了近年来空间对象的方向关系形式化模型的主要研究内容、研究方法和研究进展,对已有的方向关系模型做了比较,并探讨了目前存在的问题和今后的发展方向。     

TOUR及其改进模型在路径搜索中的应用研究

定性空间推理是近几年来空间关系推理的一个热点,TOUR模型就是一个很好的定性空间推理模型,它基于认知图,对空间信息进行合理描述,能够吸收新的信息和解决路径搜索问题,但TOUR模型本身也存在一些不足之处。文中介绍了基于空间关系路径搜索的TOUR模型,用TOUR模型解决了一个具体的路径搜索问题,根据具体的应用指出了TOUR模型的不足,对TOUR模型进行了改进,并提出了改进后的算法,最后分析了对TOUR模型改进后的主要优势。