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.     

基于结合空间拓扑和方向关系信息的空间推理

结合了定性空间推理中著名的区域连接演算（region connection calculus，RCC）和基于区域的方向关系演算（cardinal direction calculus，CDC），并且给出两个演算在两个方向上的交互表，即RCC8-To-CDC和CDC-To-RCC8．给出了结合RCC8和CDC知识的约束满足问题的路径一致算法（path consistency algorithm）（该算法是对Allen著名的路径一致算法的修改），并且采用两个队列实现了该算法，采用这种结构可以实现并行计算．在该算法中，基于以上两个交互表的交互操作被嵌入到算法里面来保证整个约束满足问题的一致性．算法的计算复杂性证明是多项式的，     

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.     

基于区域伸缩的空间关系研究与实现

区域连接演算(RCC)是空间推理的重要基础理论之一,它只能粗略地描述空间拓扑关系,难以描述除拓扑关系之外的其他空间关系,如距离和方向。在RCC理论的基础上,引入2个对区域的演算函数,即区域延伸和区域收缩,给出一种以区域为单位的形式化的度量方法。在RESC理论的基础上,利用栅格区域法应用简单和易于实现的特性,准确地得出区域间的空间关系。     

混合维拓扑和尺寸关系的定性空间推理

定性空间推理(QSR)研究空间关系,多数工作集中在单维空间关系,但在地理信息系统(GIS)中多维对象很常见.混合维对象空间关系是指点、线和区域3类对象出现在同一场景的情况,该类问题对定性空间推理研究有着重要的理论意义和应用价值.但这方面的研究工作还比较少.在已有的混合维区域连接演算的基础上进行完善,提出了MRCC5混合维拓扑模型,并研究了其上约束满足推理问题的复杂度.对定性尺寸关系进行了混合维扩展.给出了MDS模型,进而研究了其推理问题.在以上工作基础上.提出了RCCA和MDS的结合模型,给出并分析了结合模型的推理算法.将定性空间推理相关研究推广到混合维领域,深入研究了混合维拓扑关系推理,提出了混合维尺寸以及混合维拓扑尺寸结合模型.     

方位关系约束满足问题的推理求解

约束满足问题（Constraint Satisfaction Problems CSP）是人工智能的一个研究领域,诸如空间查找、规划等问题都可转化为约束满足问题。方位关系是空间关系的重要组成部分,用以确定空间对象间的一种顺序。本文研究了空间方位关系模型,给出了方位关系约束的一般表示形式。在此基础上,利用组合表推理给出了方位关系约束满足问题的一个推理求解算法,该算法的时间复杂度为O（n^2）。     

基本主方向关系的反关系推理

在深入研究了基于MBR的主方向关系的反关系推理的基础上,提出了一种基于区域对象本身的基本主方向关系的反关系推理算法。在理论上对该算法的正确性和完备性进行了证明,并通过与实际情形逐一对比验证了该算法的正确性。     

GIS中由多种方向关系推理拓扑关系的方法

研究了根据多种方向关系（包括内部、边界、环部和外部等方向关系）推理拓扑关系的方法．在推理中,首先提出了根据单种方向关系推理拓扑关系的规则;然后,将多种方向关系的组合分为4种基本类型,每种类型的推理方法和规则可表示为单种方向关系推理的组合;最后,讨论了根据多种方向关系可得到的拓扑关系的几何关系、约束条件和推理规则,根据多种方向关系推理拓扑关系的方法和规则可用于空间数据库查询和基于内容的数据检索．     

基于缓冲区的扩展拓扑关系模型及应用

定性空间推理在人工智能等领域有着广阔的应用前景,但目前单方面空间关系研究较多,多方面结合研究较少,这与实际应用需求不符.由于各类空间关系具有独立性,需要找到适当的理论将它们融合,目前对于拓扑、距离结合模型的研究还不够充分.针对缺乏基本关系可处理且易于在GIS系统中实现的模型等情况,提出了一种扩展拓扑关系模型BERCC.BERCC源于RCC理论,其主要思想是通过考虑缓存区之间的拓扑关系来提高模型表达能力,同时能表达一定程度的距离信息.推导了BERCC的弱复合表,证明了BERCC基本关系是可处理的,给出了一个包括全集关系和基本关系的可处理子集,在此基础上实现了约束满足推理算法.最后,基于该理论和方法实现了一个实验系统,进一步验证了模型及算法的正确性和实用性.     

基于代数理论的三维主方向关系的反关系推理

为了进一步完善和提高现有三维主方向关系模型对三维空间方向关系的智能推理和预测能力,增强模型的可用性,更好地满足复杂三维空间数据应用需求,着重对三维主方向关系的反关系推理进行研究,在深入研究n-维代数理论的基础上,提出基于三维代数理论的三维基本主方向关系的反关系推理算法。理论分析和实例验证的结果表明该算法是正确性、完备的。该结论能增强空间数据库对复杂三维空间方向关系的智能分析和处理能力。     

基于MBR的主方向关系一致性检验

定性的空间推理在地理信息系统、人工智能、数据库及多媒体等领域中的应用越来越引起人们的注意.空间推理的基础理论以及相应算法也在不断地创新和发展.方向关系推理是空间推理研究领域的重要分支,利用区间代数及矩形代数理论,以物体的极小边界盒(minimum bounding rectangle,简称MBR)为模型,提出了一种基于MBR的主方向关系与矩形代数关系相结合的推理方法.利用该方法,可以将矩形代数良好的计算性质应用于空间方向关系推理中,实现了矩形代数与基于MBR主方向关系的相互转换方法、主方向关系合成及求反方法、主方向关系中凸(convex)关系判定方法及方向关系一致性检验算法.     

线型物体主方向关系推理的研究

线型物体主方向关系的推理研究是空间方向关系推理中的重要组成部分.在分析线型物体主方向关系模型的基础上,提出了线型物体主方向关系的投影区间矩形代数方法,从而实现了线型物体主方向关系的合理表示、基本推理运算以及线型物体主方向关系的凸关系判断.结合凸关系网络定理和路径一致性算法,提出了线型物体主方向关系网络一致性检验算法,给出了算法的正确性证明.     

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.     

原子方向与基本方向关系合成方法的研究

随着空间数据库技术的不断发展,基于方向关系的空间推理越来越引起人们的注意,作为空间推理的一部分方向关系合成的研究应运而生。文章使用方向关系矩阵表示物体MBR(MinimumBoundingBox)之间方向关系模型,通过一系列方向关系矩阵的性质和运算的定义、定理,提出了原子方向关系与基本方向关系合成问题的求解方法,并证明其正确性。     

基于矩阵的原子方向关系合成

方向关系是空间关系研究的重要领域,应用十分广泛。因此,空间数据库中对方向关系的研究越来越引起人们的注意。本文在分析和研究了文[6]提出的方向关系模型的基础上,对该模型做了进一步扩展,提出了一种用关系矩阵表示方向关系的新方法,并对原子方向关系的合成进行了深入研究,提出了不同于传统理论中使用原子方向关系合成表来求解的新的基于矩阵运算的原子方向关系的合成方法。     

基于区域伸缩的空间关系表示

区域连接演算(RCC)是定性空间推理的重要基础理论之一.但由于缺乏必要的度量,RCC只是粗略地描述空间拓扑关系而难以对其更准确地描述,也难以利用RCC描述除拓扑关系之外的其它空间关系,如距离、方向等.本文在RCC理论的基础上,提出了区域伸缩演算(RESC).RESC增加了一个全等CG的原始空间关系,引入了两个新颖的对区域的演算函数,即区域延伸和区域收缩,从而给出了一种以区域为单位的形式化的度量方法.利用RESC,不仅可以扩展RCC-8拓扑关系,而且能以灵活多样的粒度来描述区域间的距离关系、方向关系、位置关系以及运动关系.RESC增强了RCC的空间关系表示能力,拓展了RCC理论的适用范围.