Vague区域关系与方向关系的表示及复合推理

Vague区域关系和Vague方向关系的表示和推理在空间数据库、网络信息安全、数据挖掘和人工智能等领域具有重要的意义。为了处理复杂的Vague区域关系和Vague方向关系表示及其复合推理等问题,基于Vague集对Vague区域关系和方向关系进行了系统研究。给出了Vague区域关系交集矩阵和表示模型;为了处理由参照对象的不确定性所导致的方向关系的不确定性,基于V ag ue集提出了V ag ue方向关系的交集矩阵表示方法;为了对动态V ag ue方向关系进行分析、预测与推理,详细研究了Vague方向关系的动态性和动态邻接关系,给出了Vague方向关系的反向方向关系处理方法;进一步研究了Vague区域关系和Vague方向关系的复合关联推理方法。理论研究和实验分析表明研究成果可较好地处理V ag ue区域关系和V ag ue方向关系及其复合关联推理等问题,增强了数据信息处理系统对复杂不确定空间关系的处理能力。     

三维空间方向关系的定性描述与推理

在研究现有二维平面对象的方向关系模型的基础上,给出一个三维空间方向关系定性表达和推理模型。该模型是平面方向关系矩阵模型向三维空间的扩展,通过延伸参考对象在三维空间最小外包矩形的边,将三维空间划分为27个方向区域,通过记录上述27个方向区域与主对象的交集是否为空,构造一个三行九列的矩阵,用以表示三维空间的方向关系。基于该模型给出三维空间方向关系的定性推理方法。     

增强型3DR34关系模型表示与分析

为了弥补3DR34关系模型在复杂的3D方向关系表示精度上的不足,研究提出了增强型3DR34关系模型,利用新的关系模型可表示和区分大量的3D方向关系。为了便于对动态方向关系的智能预测与分析,进一步对增强型3DR34关系模型的动态邻接关系进行了研究。该研究成果极大地增强了计算机对空间方向关系的分析和处理能力。     

二维空间对象空间关系的定性表示

主要研究了二维空间中空间对象间关系的定性表示。介绍了基于RCC的拓扑关系定性表示,讨论了方向关系的定性表示,给出了一个将拓扑关系定性表示和方向关系定性表示相结合的定性表示模型——SR表示模型。     

3DR44-4d方位关系表示模型

为弥补现有方法在处理3D空间方向关系方面的不足,将3DR44方向关系模型和距离关系相结合,提出一种新的关系表示模 型——3DR44-4d模型。该模型将空间划分成158个方位空间块,能够表示并区分2158种复杂的空间方位关系。研究3DR44-4d模型的动态方位邻接关系,利用方位邻接关系对大量复杂动态方位关系信息进行检验、预测和择优。实验结果表明,该模型可以增强空间数据库对3D方位关系的表示及分析能力。     

一种定性细节方向关系的表达模型

空间关系在空间数据库查询语言、基于内容的图像检索及空间场景的相似性等领域有着广泛的应用。然而，当目标对象与参照对象的外接矩形相交或位于其内时，现有方向关系表达方法不能有效地描述有关方向的信息，从而限制了与空间关系有关概念的表达。为此提出了一种能够表达与参照对象外接矩形内部有关信息的细节方向关系表达模型，研究了线／面、面／面和点／面间拓扑关系和方向关系的组合表达问题，最后给出了细节方向关系的计算模型。与现有的方向关系描述方法相比，细节方向关系能够描述参照对象的形状、岛屿，并且能够提高空间关系的分辨率。     

GIS中由单种细节方向关系推理拓扑关系的方法

介绍了一种用细节方向关系来处理与参照对象内部有关方向的方法,以弥补外部方向关系的不足;提出了描述两个方向关系之间的关系的九交模型,并得到了19条根据细节方向关系推理拓扑关系的规则,通过这些规则即可得到未知的拓扑关系,而不需要任何几何计算．由于规则推理比几何计算速度快、内存消耗小,因此推理能够提高基于空间关系的空间数据查询的速度和效率。     

3DR39-3d方位关系模型与反方位关系

3D方位关系的表示和分析技术在3D GIS、空间数据库、智能交通控制、3D游戏和智能机器人等领域具有重要作用。为弥补已有方法表示精度不高的不足,将定性距离关系和3DR39方向关系模型相结合,提出一种新的能处理和分析大量复杂方向和位置的关系模型,即3DR39-3d方位关系模型。基于3DR39-3d模型处理复杂的动态方位关系,探讨基于对象运动的动态方位关系和基于盒空间扩张的动态方向关系的特性和规律。为处理空间方位关系的反方位关系问题,给出3DR39-3d模型的基本方位空间元素的反关系。理论研究和比较分析表明,3DR39-3d模型能表示和分析更为丰富的复杂方位关系,增强空间数据库3D方位关系的表示和处理能力。     

空间数据库的方向关系模型

方向作为一个定性的空间关系,是空间拓扑关系的一个重要补充。现在的方向关系模型运用十分粗糙的最小包含矩形或概括为单个的点来表示近似方向关系。文章设计的方向关系矩阵模型克服了传统模型的限制,为复杂空间对象提供了更好的方向近似,包括凹面区域和有洞的对象。     

空间方向关系形式化描述研究进展

空间方向关系的表示与建模作为空间方向关系领域的一个基础性问题,近年来逐渐成为地理信息系统、空间数据库和人工智能等领域研究的热点和难点并取得了一系列研究成果。从二维空间精确对象方向关系模型、三维空间对象方向关系模型、模糊空间方向关系模型等几个方面全面地综述了空间方向关系形式化描述的研究进展, 并对各种模型进行了对比与分析,指出了它们的优势与不足。最后明确指出三维空间方向关系和模糊空间方向关系建模是未来工作的重点,特别是三维模糊对象方向关系的研究是未来空间方向关系研究的重中之重,并指出进一步研究中几个迫切需要解决的关键问题。     

3D对象动态方位邻接关系及双向关联表示

3D空间对象方位关系的表示和分析在空间数据库、地理信息系统、人工智能和机器人学等领域具有重要的意义。为了分析和处理复杂的3D空间对象的方位关系,讨论了3种3D空间对象方位关系的立体表示模型：3DR7模型、3DR27模型和3DR39模型,给出了方位关系的交集序列;研究了3D空间对象方位关系的动态邻接关系和处理方法;进一步给出了3D空间对象方位关系的双向映射模型。研究成果为3D空间对象方位关系在空间数据库和地理信息系统等领域的应用奠定了基础。     

基于R树的方向关系查询处理

方向关系描述了对象间的空间顺序关系.近年来,方向关系查询处理逐渐受到空间数据挖掘和地理信息系统等空间数据库应用领域研究者的关注.方向关系查询处理需要执行方向连接操作,目前有关空间连接的研究主要集中在拓扑关系和距离关系方面,而较少考虑方向关系.研究了基于R树的方向关系查询处理方法,定义了四元组模型表示对象MBR间的方向关系,提出了基于R树的处理方向关系查询过滤(filter)步骤的方法,并将提炼(refinement)步骤细化为3种不同的操作.所提出的方法能够高效处理任意对象间的方向关系查询.考虑到空间数据挖掘中方向关系查询通常是在满足一定距离约束条件的对象之间进行,还提出了一种同时利用方向和距离约束限制R树搜索空间的查询处理算法.实验证明,与不利用R树的方向关系查询处理方法相比,所提出的方法在I/O开销和CPU开销两方面都具有很高的性能.     

基于词语关系的词向量模型

词向量能够以向量的形式表示词的意义,近来许多自然语言处理应用中已经融入词向量,将其作为额外特征或者直接输入以提升系统性能。然而,目前的词向量训练模型大多基于浅层的文本信息,没有充分挖掘深层的依存关系。词的词义体现在该词与其他词产生的关系中,而词语关系包含关联单位、关系类型和关系方向三个属性,因此,该文提出了一种新的基于神经网络的词向量训练模型,它具有三个顶层,分别对应关系的三个属性,更合理地利用词语关系对词向量进行训练,借助大规模未标记文本,利用依存关系和上下文关系来训练词向量。将训练得到的词向量在类比任务和蛋白质关系抽取任务上进行评价,以验证关系模型的有效性。实验表明,与skip-gram模型和CBOW模型相比,由关系模型训练得到的词向量能够更准确地表达词语的语义信息。     

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.     

基于粒度层次的方位关系推理

方位关系推理是空间推理的一个重要方面。本文主要研究的是方位关系推理的问题之一——基于层次的方位关系表示与推理。文中首先从区域间的覆盖关系出发,提出了基于空间粒度的层次划分方法;然后,从“点对象”和“矩形对象”两个方面研究了基于粒度层次的方位关系表示与推理方法,并给出了相应的推理算法。文中的推理实例验证了粒度划分与推理方法的可行性。