基于Flou集的模糊叠置分析模型

利用Flou集描述模糊区域,基于Flou集给出了一种栅格图层的模糊叠置分析模型。该模型可以实现普通模糊叠置和加权模糊叠置,而采用Flou集,可以有效地避免用模糊集表示模糊区域,处理模糊对象内部元素之间及模糊对象与其他空间对象之间关系时遇到的困难,而且符合人们用分明区域的方式描述不确定区域的认知习惯。实例表明,该模型能够较好地解决Flou集表示的图层间的模糊叠置分析问题。     

一种模糊区域的拓扑关系模型

空间区域拓扑关系建模是空间推理、地理信息系统(GIS)和计算机视觉等领域一个非常重要的主题，模糊区域的拓扑关系建模正日益受到相关领域研究者的重视，在分析现有模型的基础上，提出了一种模糊区域的拓扑关系模型，该模型利用模糊集来表示模糊区域，通过三个谓词的真值来判断区域间的拓扑关系，将分明区域作为特例统一处理，根据谓词的多种真值能够实现多层次上的拓扑关系分析．     

模糊栅格区域的层次拓扑关系模型

空间区域拓扑关系建模是空间推理和地理信息系统(GIS)等领域的一个主要研究内容,近年来模糊空间区域建模及其拓扑关系分析显现出越来越重要的作用．根据栅格数据模型下模糊区域的特征和实际应用领域中拓扑关系分析的特点,提出了一种模糊栅格区域的层次拓扑关系模型,该模型利用3个谓词的真值来分析栅格区域间的拓扑关系,将分明栅格区域作为特例统一处理,能够根据谓词的多种真值实现模糊栅格区域在多个层次上的拓扑关系分析．该模型表达能力强、易于实现,并且在实际应用中得到了令人满意的结果．     

空间区域拓扑关系分析方法综述

空间关系形式化模型的发展是空间推理、地理信息系统(geographic information systems,简称GIS)、计算机视觉等领域中的一个非常重要的主题,近年来受到相关领域研究者的极大关注,特别是在空间区域间拓扑关系模型的研究方面取得了很大进展.介绍了区域间拓扑关系形式化分析的主要研究内容、研究方法和研究进展,并探讨了目前存在的问题和今后的发展方向.     

Flou值模糊集的分解定理

为了弥补区间值模糊集和三参数模糊集在模糊信息表达方面的不足,在Flou集的基础上,提出了一种新的L模糊集——Flou值模糊集,并用投票模型对其作出解释。定义了8种Flou值模糊集的截集,并讨论了它们的性质。然后,基于Flou值模糊集的截集建立了分解定理,揭示了Flou值模糊集和Flou集之间的联系。本工作为处理模糊信息提供了一种新的工具,并为Flou值模糊集的研究和应用奠定了初步的理论基础。     

地理信息系统中空间对象间拓扑关系的推理

首先讨论了地理信息系统中空间对象的空间数据模型,然后定性地分析了空间对象点与点、点与线和点与区域之间的拓扑关系,并给出了空间对象拓扑关系的推理算法.最后,将模糊技术与空间对象之间的拓扑关系的推理算法结合起来,使其可以方便地处理地理信息系统中的模糊性和不确定性.     

模糊相似关系下的模糊粗糙集及其截集

模糊粗糙集理论模型的建立和发展是Pawlak粗糙集模型推广的一个主要方向,该文在普通等价关系下的模糊粗糙集的基础上．给出了模糊相似关系下的模糊粗糙集的表示方法,并提出了模糊集的截集在模糊相似关系下的下、上近似的表示方法及其性质。     

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．     

GIS中拓扑关系及空间推理研究

通过研究分析GIS中的核心问题——空间拓扑关系,将空间推理引入拓扑关系的研究中,并在拓扑推理的基础上,提出加入方向关系的推理机制,最后给出了推理的模型。     

基于Vague 集的动态Vague 区域关系

模糊区域的不确定空间信息处理和空间关系表示是空间数据库、地理信息系统和计算机视觉等领域的研究热点和难点.为了有效地处理模糊区域内模糊点的未确定隶属信息和复杂的动态区域关系,引入vague 集的概念和理论对静态和动态vague 区域关系进行了系统研究.基于vague 集对vague 区域进行了形式化定义,对无核和含核vague 区域进行了划分;研究了3 种基vague 域空间关系及其动态变化关系;给出了含核vague 域的空间关系表和子区域组合的动态蕴涵关系;研究了含核vague 域动态转变关系,给出了动态关系邻接表和动态关系转变路径.进一步给出了实例模型,进行了实例分析.研究成果可以较好地处理vague 区域内的模糊点未确定的隶属信息和动态vague 区域空间关系表示和动态转化及动态关系预测等问题.     

基于拓扑算子的多尺度GIS显示方法

为了解决多尺度GIS数据显示的问题,提出基于拓扑算子的多尺度GIS显示方法。该方法建立基于标签的空间拓扑算子的计算,进行几何体空间关系的判断与合并,实现空间数据的多比例尺表达与显示。实验结果验证该方法的可行性和有效性,并证明其不会产生数据损失。     

基于Vague集模糊一致关系的多目标模糊决策

基于Vague集理论和模糊一致关系理论,提出了一种新的多目标模糊决策方法。这种决策方法综合考虑方案满足目标条件的可能性、不满足的可能性和未知的可能性三个方面的因素,分别对每个目标条件建立模糊优先关系矩阵和模糊一致矩阵,最后得出用于评估每种方案的真、假两方面的优度值,从支持和反对两方面来进行综合评估,给出方案的优劣程度排序,从而选出最优的方案。     

Multi-level Topological Relations Between Spatial Regions Based Upon Topological Invariants

Topological relations have played important roles in spatial query, analysis and reasoning. In a two-dimensional space (IR²), most existing topological models can distinguish the eight basic topological relations between two spatial regions. Due to the arbitrariness and complexity of topological relations between spatial regions, it is difficult for these models to describe the order property of transformations among the topological relations, which is important for detailed analysis of spatial relations. In order to overcome the insufficiency in existing models, a multi-level modeling approach is employed to describe all the necessary details of region–region relations based upon topological invariants. In this approach, a set of hierarchically topological invariants is defined based upon the boundary–boundary intersection set (BBIS) of two involved regions. These topological invariants are classified into three levels based upon spatial set concept proposed, which include content, dimension and separation number at the set level, the element type at the element level, and the sequence at the integrated level. Corresponding to these hierarchical invariants, multi-level formal models of topological relations between spatial regions are built. A practical example is provided to illustrate the use of the approach presented in this paper.

GIS矢量数据的拓扑空间模糊划分模型

在地理信息系统（GIS）中,针对现实世界复杂的地理现象和地理实体具有模糊不确定性而造成实体之间拓扑关系描述困难的问题,文中首先从四交模型和九交模型对空间实体间拓扑关系进行概述,然后在点集拓扑学的基础上,分析了复杂的模糊地理实体间拓扑关系形式化描述模型,并对该模型进行详细、准确的形式化描述和严格的数学表达,最后提出对模糊地理实体拓扑划分的改进方法和扩展模型。分析结果表明,该模型可以实现从简单实体到复杂实体的分析和模糊划分。     

拓扑关系形式化描述的基本问题与研究进展

拓扑关系是GIS中空间目标之间最基本也是最重要的关系之一,在GIS空间数据建模、空间查询、空间分析、空间推理、制图综合等过程中起着重要的作用。该文首先介绍了不同的空间数据模型中拓扑信息的表达模式,然后重点回顾和评述了拓扑关系的建模方法以及拓扑关系形式化模型,并探讨了目前研究中存在的问题和有待进一步研究的工作。     

积模糊粗集模型及其模糊知识粒的表示和分解

为处理人工智能中不精确和不确定的数据和知识,Pawlak提出了粗集理论。之后粗集理论被推广,其方法主要有二:一是减弱对等价关系的依赖;二是把研究问题的论域从一个拓展到多个。结合这两种思想,研究基于两个模糊近似空间的积模糊粗集模型及其模糊粗糙集的表示和分解。根据这种思想,可以从论域分解的角度探索降低高维模糊粗糙集计算的复杂度问题。先对模糊近似空间的分层递阶结构———λ-截近似空间进行研究,得到不同层次知识粒的相互关系;然后定义模糊等价关系的积,并研究其性质及算法;最后构建基于积模糊等价关系的积模糊粗集模型,并讨论了该模型中模糊粗糙集的表示及分解问题,分别从λ-截近似空间和一维模糊近似空间的角度去处理,给出了可分解集的上(下)近似的一个刻画,及模糊可分解集的上(下)近似的λ-截集分解算法。