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     

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.     

基于动作的动态空间推理

动态空间关系的表示和推理一直以来都是定性空间推理中的研究重点。通过用矩形关系来表示空间原语实体为区域的定性空间关系,对Bhatt定义的动态空间系统进行细化和扩展,定义空间实体的8个移动动作,并给出拥有多个空间实体的空间场景下区间关系在不同动作作用下的状态转移图和状态转移表,指出状态转移图和概念邻域图的区别。用一个元组对空间场景进行形式化表示,定义动态空间系统中的一个基本任务,即历史场景在空间实体动作作用下推出新空间场景,给出这个任务的解决方法,指出方法的局限和不足,同时给出一个应用场景。     

MC68451存贮器管理单元

MC68451存贮器管理单元(MMU)对MC68000MPU 的16兆字节寻址范围提供地址转换和保护。在 M68000系列中的每个总线主设备(或处理器)在每个总线周期期间提供功能码和地址。功能码规定了一个地址空间而地址则在地址空间内规定一个单元。功能码区分用户和管理程序空间,在此空间范围内区分出数据和程序空间。地址空间的     

空间查询和路径搜索的集成处理策略

在数据库研究中,路径搜索和空间查询处理被认为是两个互不相关的领域,然而在处理具有空间约束的路径查询时,需要数据库系统提供路径计算和空间查询处理两方面的功能.为了处理路径计算中的空间约束,考虑了两类处理策略:(1) 空间运算是否在路径计算之前预处理;(2) 空间对象是否在路径计算之前预选取.基于这两类策略,应用现有的空间连接、R-树空间搜索和空间对象聚类技术,提出4种集成的空间路径查询处理方法.     

随时随地百度HI

现在很多朋友都在使用百度空间,在百度空间里加了很多好友,如何和这些百度空间好友们进行即时交流就成了重要问题。虽然百度提供了百度Hi客户端,但现在普及率并不高。针对这一问题,百度空间提供了一个网页版的百度HI工具,无须安装软件即可直接在百度空间网页和任意百度空间与用户在线即时交流,相当方便。     

GIS拓扑空间关系描述的探究

空间关系是GIS的重要理论问题之一,在GIS数据建模、空间查询、空间分析、空间推理、制图综合、地图理解等过程中起着重要作用。而拓扑空间关系是空间关系的重点和难点,其描述理论一直是研究的热点。本文主要论述了拓扑空间关系描述的研究进展和成果。     

基于IDL的考古地层空间数据挖掘研究

使用IDL语言开发了空间数据挖掘工具,提取了地层空间特征的统计信息和隐含规律,对地层空间关系的认知结果予以量化。最后,通过空间数据挖掘并结合空间分析的方法探讨和反演了地层在时间尺度上的沉积变化规律。     

一种面向扩展空间对象的密度聚类算法

提出一个面向扩展空间对象的基于密度的空间聚类算法,对点、线和多边形等扩展空间对象进行聚类。在该算法中,通过空间对象的缓冲区统一计算各对象在其附近空间的密度值,并根据参数区分两类不同的空间聚类应用场景,从而实现对空间对象的分类。实验表明,算法能够较好实现对空间对象分类。     

基于耦合相关度的空间数据查询结果自动分类方法

由于空间数据库通常蕴含海量数据,因此一个普通的空间查询很可能会导致多查询结果问题。为了解决上述问题,提出了一种空间查询结果自动分类方法。在离线阶段,根据空间对象之间的位置相近度和语义相关度来评估空间对象之间的耦合关系,在此基础上利用概率密度评估方法对空间对象进行聚类,每个聚类代表一种类型的用户需求;在在线查询处理阶段,对于一个给定的空间查询,在查询结果集上利用改进的C4.5决策树算法动态生成一棵查询结果分类树,用户可通过检查分类树分支的标签来逐步定位到其感兴趣的空间对象。实验结果表明,提出的空间对象聚类方法能够有效地体现空间对象在语义和位置上的相近性,查询结果分类方法具有较好的分类效果和较低的搜索代价。     

逆商空间的一致性研究

粒计算是当前计算智能研究领域中模拟人类思维和解决复杂问题的新方法。商空间理论是粒度计算的三种主要方法之一。在商空间理论的基础上,分析逆商空间的相关性质,并对商空间的逆商空间与其原空间的一致性进行分析,证明了满足一定条件的原空间导出商空间后,求逆商得到的逆商空间与原空间具有一致性。原空间到其商空间的映射关系确定后,其拓扑的可逆性也随之确定,在未知拓扑结构时可以构造拓扑基生成具有可逆性质的拓扑。     

空间数据挖掘方法分析

空间数据挖掘是数据挖掘与空间数据库相结合的产物．由于空间数据的复杂性特点使得空间数据挖掘比一般数据挖掘要复杂得多。本文从挖掘任务和挖掘方法的角度,重点分析了空间分类、空间聚类以及空间关联规则三种挖掘方法,指出它们的优缺点和适用的问题空间,最后指明空间数据挖掘需要在挖掘精度、算法效率、数据挖掘方法和任务的多样性以及数据挖掘的不确定性等方面进一步完善。     

运用遥感数据挖掘解析城市地表温度的空间变异规律

以上海主城区为研究靶区,基于遥感影像（Landsat ETM+）数据,运用单窗算法反演地表温度,并运用地统计学方法分析其空间变异规律。结果表明,地表温度空间差异显著,东西分布不对称,浦东的地表温度明显低于浦西,低温区出现在浦东的南部,与南汇区的交界处;高温区出现在浦西,包括中心城区的黄浦江沿岸、宝山区南部和普陀区北部,其它地区介于高温区和低温区之间。从地表温度的空间变异规律来看,在较小的空间尺度下,随机因素引起的空间异质性占总空间异质性的比重较大,空间自相关性的比重较小;随着空间尺度的增大,随机因素引起的空间异质性所占比重减小,空间自相关性的比重增大。当粒度为180 m和540 m时,地表温度表现为较强的空间自相关性,而当粒度增大到1 080 m时,地表温度具有明显的空间自相关性。     

SDSS中空间数据挖掘部件的设计与实现

空间数据挖掘就是从空间数据库中抽取隐含的知识、空间关系或空间数据库中存储的其他隐含模式的过程。空间数据挖掘在地理信息系统、空间遥感、测绘、资源和环境管理等很多领域都有广泛的应用前景。论文对空间数据挖掘的一些主要技术进行研究和探讨,介绍了基于这些技术设计实现的一个空间数据挖掘部件。     

基于聋人案例的空间隐喻语义认知计算

我们从心理语言学的角度,对空间隐喻进行相似性分类和计算,使用多维量表和聚类方法,以聋人为被试分别进行了两个实验。实验结果表明,聋人为实现空间隐喻理解的计算,使用了地形空间和语法空间的特征信息,同时受手语语言特点的影响,其空间隐喻的认知主题包括手势者自身参照系、参照物的相对坐标系、手势空间的饱和度、以手部或胸部为边界。同时表明由于两种空间的存在,聋人大脑对空间隐喻的理解存在着层次,并且在长期使用手语交流的过程中,其地形空间和语法空间相互作用,影响了聋人大脑空间隐喻的结构和表征,从而导致了独特的高效快速空间隐喻计算。
     

北京市绿色空间时空变化遥感分析

本文利用Landsat遥感影像数据对北京市建成区的绿色空间进行分类,并且在此基础上分析城市建成区内部绿色空间面积、覆盖率和人均绿地等指标及其变化,从多个指标的变化定量化研究城市建成区内部绿色空间的变化情况。研究结果表明,2015年较2005年北京市建成区绿色空间面积、覆盖率和人均绿色空间均有一定的下降;在绿色空间的种类上,农田所占比例下降,草地和林地的占比增加,三环内绿色空间变化较小。     

基于Voronoi和空间自相关的离群点检测

为了提高空间数据挖掘的效率和准确度,在分析传统的离群点检测算法优、缺点的基础上,提出一种空间离群点检测算法。用Voronoi来确定空间对象间的邻近关系,在空间邻域内利用空间自相关性来计算局部Moran指数,并将其作为离群因子进而判断离群点。实验结果表明,该算法能够高效、准确地检测出空间离群点,具有对用户依赖性少和可伸缩性强等优点。     

基于Voronoi和空间自相关的离群点检测

为了提高空间数据挖掘的效率和准确度,在分析传统的离群点检测算法优、缺点的基础上,提出一种空间离群点检测算法。用Voronoi来确定空间对象间的邻近关系,在空间邻域内利用空间自相关性来计算局部Moran指数,并将其作为离群因子进而判断离群点。实验结果表明,该算法能够高效、准确地检测出空间离群点,具有对用户依赖性少和可伸缩性强等优点。     

应用双曲空间特征融合的姓名消歧方法研究

针对传统用户影响力分析等研究遇到姓名重名的挑战,姓名歧义的影响日益严重的问题,本文基于双曲空间结合欧氏空间进行特征融合,提出融合多空间特征的网络对齐方法（geometry interaction network alignment, GINA）,有效建模网络结构对用户姓名消歧的主要作用。本文同时使用欧氏空间和双曲空间进行网络表示学习,以获取具有不同空间特点的网络结构信息,使用跨空间网络映射及跨空间特征融合在尽量减少空间映射损失的情况下实现不同空间的信息交互得到最终的网络表示,进行网络对齐,进而实现姓名消歧。本文在中文论文合作网络、英文论文合作网络和中文专利合作网络上,两两对齐构建论文-专利实证数据网络对齐数据集和中文-英文实证数据网络对齐数据集,开展GINA模型在网络对齐数据集上对重名人员身份识别和中外论文身份识别2个实证场景试验验证,双曲空间融合欧氏空间相比单一空间精确率增加了24.9%,验证了GINA方法的有效性。     

覆盖近似空间的约简理论

覆盖近似空间是对Pawlak的近似空间的一种扩展,Bonikowski研究了覆盖近似空间下的Rough近似及其性质,William提出了覆盖近似空间下的绝对约简,该约简能够在保持近似空间的知识不减的情况下简化近似空间。定义了覆盖近似空间下的相对约简,该约简旨在得到支持度最大的分类知识,并且发现在约简前后覆盖近似空间的分类能力保持不变。基于此提出了覆盖近似空间的知识约简框图及算法,该算法能够去除近似空间中的绝对冗余知识和相对冗余知识。