基于定性空间推理的多层空间关联规则挖掘算法

很多应用于空间数据挖掘的空间关系模型存在表达能力不强、可理解性较差、不支持不确定性等问题。针对这种情况，以定性空间推理的RCC理论为基础，结合模糊逻辑，提出了一种面向空间数据库的近似区域空间关系模型，在此基础上给出了多层空间关联规则的挖掘算法QSRSAK。该算法使用了MBR优先判定、顶点近似等手段针对大型空间数据库进行了优化处理。实验结果表明，QSRSAR在空间知识表达能力、规则可理解性和空间关系计算效率等方面优于同类算法。     

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.     

一种高维空间数据的子空间聚类算法

传统网格聚类方法由于没有考虑到相邻网格内的数据点对考查网格的影响,存在不能平滑聚类以及聚类边界判断不清的情况。为此提出了一种高维空间数据的子空间聚类算法,扩展了相邻聚类空间。实验结果显示,克服了传统聚类的不平滑现象,使聚类边界得以很好的处理。     

基于深度学习和空间关系推理的椎间盘定位标注方法

为实现在核磁共振图像中对椎间盘自动定位标注,提出了基于深度学习算法和空间关系推理的椎间盘自动定位标注新方法。首先,利用深度学习算法对椎间盘进行检测,并采用评分约束提高算法精度。其次,给出邻近椎间盘空间关系模型,基于该模型匹配每个椎间盘区域的中心点。最后,采用空间关系迭代推理算法选择最佳匹配结果,得到椎间盘标注序列。本文假设每张核磁共振图像至少包含6个连续的椎间盘,实验结果表明:本文方法经过训练后测试效果良好,准确度能够达到临床要求,且执行效率高,有助于椎间盘疾病的计算机辅助诊断。     

基于人工免疫核聚类的支持向量数据描述方法

为使支持向量数据描述(SVDD)能应用于无监督多分类情况,提出了一种基于人工免疫核聚类的支持向量数据描述(AIKCSVDD)方法。AIKCSVDD将人工免疫核聚类产生的记忆抗体作为目标数据点,使用SVDD方法进行多类学习。在AIKCSVDD中,一方面实现了用核聚类方法解决各类数据边界不清晰的长处与免疫网络聚类方法全局收敛、不需要先验知识的优点的有机结合;另一方面,由于用记忆抗体代替原始数据进行学习,从而更好展现了原始数据的全局分布特征。与基于K-means聚类multi-SVDD方法相比,AIKCSVDD不需要事先指定分类数;在人工数据集和UCI数据集上的实验表明,在为multi-SVDD指定分类数的情况下,AIKCSVDD仍比multi-SVDD具有更好的分类性能。     

异构定性空间推理

 现有定性空间推理研究主要解决单类对象、单种空间关系的定性约束满足问题.提出了异构定性空间推理概念,它包括不同种类空间关系结合(异构关系)、不同种类空间对象结合(异构对象)和定性定量对象融合三种情况下的空间关系约束满足问题.提出了三种以上异构关系的结合推理,此前工作以研究二元结合为主;给出了异构对象空间推理算法,此前工作仅研究表示模型;研究了定性定量对象融合的空间推理,该问题也可表达为部分解向全局解的扩展.上述研究结果可应用于环境智能和其他领域.     

新一代网格环境下的空间数据互操作研究*

提出了基于新一代网格计算环境的空间数据互操作体系结构模型.首先介绍GIAM模型和分布式节点结构,然后描述该模型中空间数据注册服务、空间数据中介服务流程,最后讨论吉林西部生态环境问题在该模型下的应用.     

混合维定性空间查询语言MQS-SQL

定性空间推理的RCC理论能够比较全面地表达空间对象的拓扑关系.但由于不支持混合维空间对象,RCC不能直接用于空间查询.本文扩展了RCC,建立了能表达混合维空间关系,更适合于空间查询的空间关系模型MRCC.该模型采用GIS中常用的数据结构,支持混合维空间对象的全拓扑(mereotopology)关系,并根据混合维对象的特点建立了与维数无关的统一的方向、距离关系.利用该模型扩充了标准SQL语言的关系代数,实现了混合维定性空间查询语言MQS-SQL.     

基于旅行图的移动Agent迁移策略

移动Agent为完成用户指定的任务，通常需要移动到多个主机上．迁移策略为移动Agent规划出最佳迁移路径，保证移动Agent正确、高效地完成任务．提出了“旅行图”的概念并给出了基于“旅行图”的3种迁移策略．旅行图能描述移动Agent的移动语义并能刻画运行环境的动态变化．载有“旅行图”的移动Agent感知运行环境的变化，及时反应并自主修改迁移路线，按照预先设定的指标完成任务，充分体现了Agent的反应性和自主性．基于“旅行图”的迁移策略还可避免由网络断连或结点失效导致的迁移失败．