定性空间表示与定性空间的研究与发展

1 引言空间推理是指利用空间理论和人工智能技术对空间对象建模、描述和表示,并据此对空间对象间的空间关系进行的定性或定量的分析和处理过程。在描述和推断空间对象间的空间关系时,要获得精确、定量的数据通常是不可能的或不必要的,在这种情况下,可能要用到关于空间关系的定性空间推理。定性空间推理是一个     

基于几何规则的多维空间对象融合模型

在远程多维空间对象融合过程中,对象之间不一致的空间几何关系会导致观察者空间感错乱,从而造成空间对象融合的沉浸感缺失。为此,基于深度传感器获取的深度信息,克服现有融合方法操作复杂性高、可移植性差及准确率低等问题,提出一种基于几何规则的多维空间对象融合模型。建立背景深度恢复模型修复目标空间的深度缺失区域,设计多层几何表达模型,即几何块结构模型及邻域微结构模型,采用决策树方法恢复源空间前景区域的深度信息,基于彩色信息及深度信息得到几何一致的融合效果。实验结果表明,该模型能够有效降低时间复杂度,同时具有较高的精准度及鲁棒性。     

概念图知识表示方法的研究

本文简要介绍了一种新的知识表示方法－概念图;详细论述了概念图知识表示的机器内部实现方法以及在推理过程中如何实现概念图之间的匹配。     

定性空间推理的研究与进展

定性空间推理是人工智能学科处理常识性空间知识的一种方法[l],其推理任务包括图:推导知识库中的隐含知识;针对给定的部分知识或特定的上下文回答询问;维护一致性;获取新知识特别是认知图;定性场景描述的可视化。     

基于空间球理论的定性空间表示

主要研究了三维空间中空间对象的关系表示,介绍了利用部分学理论和形态学理论定义空间球的方法.根据Bran-don Bennettd的RBG理论,定义了空间球的形态关系及判断方法,提出了空间球全等的公理系统,给出了利用空间球模型定性表示方向关系和距离关系的方法.智能体对空间关系的确定是通过空间球实现的,该模型为智能体在约束空间环境中的行动推理提供了一个新的表示方法.     

空间网络间的空间关系的表示和推理

空间网络间的空间关系的表示和推理在空间数据库领域具有重要的意义.为了对复杂的空间网络间的空间关系进行定义和区分,首先提出了空间网络间的空间关系的谓词表示和交集模型表示方法,给出了空间网络间的空间关系模型的特征条件式和蕴涵条件式,进一步给出了空间网络间的空间关系的划分定理和推论;系统研究了空间网络间的空间关系的推理方法,针对空间网络间的空间关系推理特点,提出了推理相斥规则和推理蕴涵规则.研究成果为空间网络间的空间关系在空间数据库中的应用奠定了基础,极大地增强了空间数据库处理复杂对象的空间关系的能力.     

异构几何集合对象拓扑关系的描述

拓扑关系是一种非常重要的空间关系，在地理信息系统(GIS)中，被广泛地应用于空间查询、空间分析和空间推理。目前，已经提出了多种模型来对空间对象间的拓扑关系进行描述。在GIS中，空间对象包括单一(简单或复杂)的空间对象、同构的几何集合对象和异构的几何集合对象。目前国际上     

空间对象管理系统结构与模型

近年来数据库技术迅速地进入了空间信息处理领域,如地理信息系统、地图数据管理、交通、航运系统等,这些领域涉及很多空间对象,包括大量的图形、图象、文字以及拓扑关系等复杂对象,传统的 DBMS 如 Oraclo、Informix、Unify 以及 dB-ase 系列,都只能处理整型、实型、字符、     

定笥空间住是的分层递阶框架

定性空间推理是定性推理和空间推理的重要组成部分,拓扑和形状是定性空间推理研究的关键问题,针对定性空间推理已有一般框架存在的问题,提出了定性空间推理的分层递阶框架,并结合拓扑和形状方面的定性空间推理研究工作阐述了所提出的框架的有效性和合理性,最后总结了分层递阶框架的要点并提出了基于该框架的进一步研究工作。     

支持OODB高效计算的对象表示及其机制

本文针对当前ＯＯＤＢ存储技术的问题，提出了一种对象表示模式ＳＢＯＳ，通过把ＳＢＯＳ表示在运行逻辑，内存结构和外存库上同构映射，能避免在Ｉ／Ｏ时对象格式转换和重组，特别是能同时高效地支持对象的各种计算模式，支持对象结构的复杂性和非重编译性类系统的扩充，同提供了实现应用制导的对象存储结构优化的基础。     

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。     

基于用户自添加规则的自动推理程序

基于前推搜索算法的自动推理软件近年来相继出现,该类软件利用几何定理可读证明的特性,和用户进行交互解题.但这类软件都是将推理的规则作为内置函数处理,用户只能选择软件提供的规则进行推理.设计了用户可添加规则的算法,即用户可以将自己的知识作为规则添加到软件中来进行推理.该算法已被编制成程序.     

Using sign algebra for qualitative spatial reasoning about the configuration of mechanisms

This paper presents a novel approach to qualitative spatial reasoning about the spatial configuration of mechanisms that could be applied in the earlier phases of mechanism design. The basic idea in this approach is to predict all possible spatial configurations of a mechanism using sign algebra. This paper addresses spatial configuration problems of direction, position, and orientation of mechanisms. Spatial configuration matrices are introduced to describe and manipulate the spatial information of primitive mechanisms. Using these matrices, the overall spatial configurations of a complicated mechanism are constructed and then they are expressed by spatial configuration state matrices. These matrices are composed based on sign algebra and used to reason about all possible spatial solutions of a mechanism. The qualitative spatial reasoning proposed in this paper could provide useful prior information on the spatial configuration of mechanisms earlier in the conceptual design of mechanisms. The proposed approach is illustrated with a design example.     

基于时空数据的交通系统的设计

给出一种基于时空数据的交通系统的设计。系统支持多用户的协同操作,并提供智能化的决策帮助。结合两种时空数据建模方法对时空数据综合建模,有力地支持了系统功能,同时介绍了空间推理、协同处理等技术细节。     

Mining qualitative patterns in spatial cluster analysis

Clustering is an important concept formation process within AI. It detects a set of objects with similar characteristics. These similar aggregated objects represent interesting concepts and categories. As clustering becomes more mature, post-clustering activities that reason about clusters need a great attention. Numerical quantitative information about clusters is not as intuitive as qualitative one for human analysis, and there is a great demand for an intelligent qualitative cluster reasoning technique in data-rich environments. This article introduces a qualitative cluster reasoning framework that reasons about clusters. Experimental results demonstrate that our proposed qualitative cluster reasoning reveals interesting cluster structures and rich cluster relations.     

Qualitative design support for engineering and architecture

Conventional design support software tools cannot effectively manage the complex, heterogeneous information used in engineering and architecture (EA) tasks. Crucially, despite uncertainty being an inherent quality of EA information particularly in the early stages of a design project, current tools solely rely on numerical approaches which do not support such incomplete and vague information. In this paper, we establish a complete framework for developing qualitative support tools that directly address these shortcomings. Our framework is application oriented and addresses the broader issues surrounding the actual use of qualitative methods. It provides design principles and strategies that allow a software engineer to develop custom qualitative software tools according to their specific EA task specifications. Our framework also provides the engineer with practical theory and guidelines for implementing their custom qualitative model and validating their system using context specific test data. We demonstrate the validity of our framework by presenting a case study in architectural lighting in which a prototype qualitative reasoning engine successfully automates qualitative logic about the subjective impressions of a lighting installation.     

基于关系数据库的空间对象处理技术研究

关系型数据库是目前管理数据最有效的方式,但传统的关系模型却无法描述现实世界中存在的复杂空间对象.在研究了关系数据库扩展技术的基础上,以通用商用数据库为基础,在扩展的关系数据库中描述空间对象并使用SQL进行空间对象运算,为如何在关系数据库中处理空间对象提供了思路和方法.