基于单调性与相关边的多边形内外点判断算法

为了充分挖掘多边形边的基本性质——单调性，基于检测点与多边形边之间的坐标关系，提出了相关边的概念及一种判断点在多边形内外的新算法。综合运用单调性与相关边技术，将点与我边形之间的位置关系转化为点与茯相关边之间的位置关系，从而尽可能地避免了叉积运算，且无需求交运算，从根本上提高了算法的效率，同时新算法还简单有效地解决了射线法中的临界位置问题。程序验证表明，新算法易于实现，适用于简单多边形，具有运行速度快、稳定性高等优点。     

基于sign(x)函数的点在多边形内外判别算法及应用

在对已有的点与多边形位置关系判断算法分析与研究的基础之上,提出一种新的判断点在多边形内外的算法。该算法用三维空间来解决二维平面问题,将二维平面内的点看作是三维空间在平面上的点,从而得出简单的待判断点与多边形顶点之间的坐标关系式。由于符号函数仅仅有三个值,巧妙地利用符号函数的特殊性来表示待判断点与多边形的顶点之间的坐标关系。最终,可以简单地由符号函数之和判断点是否位于多边形内部。程序验证表明,该算法简单、易于实现。同时,将该算法应用于基于RTK GPS定位技术的机动车驾驶证申领场地考试系统中,结果表明,判断准确率高,且实时性好。     

基于链码和特征形的多边形内外点判断算法

通过对多边形各个顶点与待测点相对位置进行判别,给出了多边形的垂直（水平）链码序列生成方法．该方法根据多边形的链码将原多边形中对判别无关的冗余边或冗余点删除,形成多边形的特征形;待测点在特征形与原多边形内外位置关系上具有一致性,从而大大简化了运算．同时给出了一种点在多边形内外点判断算法,把点在原多边形内外的判断转化为点与其特征形的位置判断,特征形的提取过程是一个线性扫描及条件判断过程,可以避免大量的又积运算,从而有效地提高了多边形内外点判断算法的效率．程序验证表明：文中算法易于实现,具有运行速度快、稳定性高等优点．     

2D 图形引擎中的平面多边形内外点判别

在2D 图形引擎中,可见性判定是一个非常重要的问题。通过屏幕裁剪, 可以进一步减少多边形数目,减轻引擎的负担。因此,在屏幕裁减阶段完成的屏幕顶点与多 边形的内外关系判断就显得很重要了。文章结合2D 图形引擎的特点和流行的内外点判别算 法给出了在DirectX 平台上使用VC++实现的平面多边形内外点判断算法,并将其应用于实 际的2D 图形引擎中。程序验证表明,该算法能有效判定屏幕顶点与多边形的内外关系,且 算法效率较高、简单易行。     

判断点与多边形拓扑关系的改进算法

为了解决射线法不能有效地判断点在复杂多边形内或外的问题,根据射线与多边形边界相交的特性,分析射线所经过的多边形的不同类型顶点,提出了对顶点数加1、加2和加3的运算方法。通过判断交点个数的奇偶性,改进了射线法,并给出了计算模型和算法的详细步骤,简单有效的将现有的射线法扩展到更复杂的多边形中,能准确的判断点与多边形的位置关系。4种不同算法对比分析结果表明,该算法能解决其它3种算法存在的问题,并且在简单多边形和复杂多边形中都是有效的。     

基于边方向角长度表示的多边形方向、凹凸性及点包含算法

提出矢量边方向角的长度表示概念,用于解决多边形方向识别、顶点凹凸性识别和点包含判断三个问题.给出了基于矢量边方向角长度概念描述多边形边方向角的单调连续函数,当方向角从0°增加到360°时,函数值从0增加到8,该函数可以准确地表达多边形中边矢量的方向角,也可以准确地表达待检测点与多边形顶点连线所形成矢量的方向角.建立了基于矢量边方向角长度概念的多边形相邻边左右侧走向关系判定规则.该规则可用于判定相邻边方向关系,实现多边形方向识别和顶点凹凸性识别;计算待检测点与多边形顶点连线之间所夹有向边方向角长度和,实现点包含判断.给出了三个问题的实现算法,该算法与目前最优算法复杂度相同,但计算量较最优算法少1次乘除类运算,同时保证了高可靠性、稳定性和执行效率.实现了三个问题解决方法在几何概念上的统一,而在其他同类算法中几何概念是相互独立的.     

判断点与指定多边形区域的关系的改进算法

介绍了判断点与多边形关系的多种方法，详细给出射线法，并对该方法进行优化，并给出了算法。在实验过程中该算法排除了一些点的判断，只需执行少量的射线法函数，实验结果表明，该算法简便、可靠、执行速度快。     

一种判定点和多边形包含关系的有效方法

在分析现有点与多边形包含关系的判定方法的基础上,提出了将判断点绕多边形的一个适当顶点为中心逆时针旋转,根据判断点依次旋转到该顶点前后两边时两个旋转角的大小关系来判定点的位置的思想,并以此为基础提出了一种判定点与多边形的包含关系的有效方法。     

判断点与指定多边形区域的关系的改进算法

介绍了判断点与多边形关系的多种方法,详细给出射线法,并对该方法进行优化,并给出了算法。在实验过程中该算法排除了一些点的判断,只需执行少量的射线法函数,实验结果表明,该算法简便、可靠、执行速度快。     

点与简单多边形关系的新算法

提出一种检测点与多边形关系的新算法，通过扫描建立适合查找的多边形层次结构。检测时，运用二分查找，找到与检测点相关的边，通过该点与相关边的关系判断出点与多边形的关系。实验结果表明，该方法简单有效，有较高的检测速度。     

基于空间布局约束的拓扑关联规则挖掘

在空间拓扑关联挖掘中,为提取包含指定空间布局关系的拓扑关联规则,提出一种基于空间布局约束的拓扑关联规则挖掘算法,该算法能够在多空间关系模式下,挖掘包含空间布局约束的拓扑关联规则,将空间关系事务转换成整数,通过空间布局约束重构非目标空间对象类的权值向量,用重构权位值递减构建候选频繁项,并用布尔运算计算其支持数。实验结果表明,与传统挖掘算法相比,该算法的挖掘速度更快、更有效。     

一种改进的基于模糊聚类的图像分割方法

针对亮度不一致的阴影路面的目标分割问题，对使用空间关系约束的模糊聚类算法进行了改进，即首先定义了像素之间以及像素与区域之间的近邻关系，并构造了像素与区域之间的空间关系隶属度矩阵，然后将此矩阵约束到传统的模糊C-均值聚类算法的隶属度矩阵中，最终形成了基于空间关系约束的模糊聚类算法。该算法只需设置很少的参数即可自动完成聚类。该算法在受光照影响导致目标亮度不一致的林荫道道路图像中进行了实验。实验结果表明，该算法对机器人导航中阴影路面的一致性分割方面具有良好的效果。     

基于GIS的空间位置关系聚类研究与应用

聚类分析是空间数据挖掘的一种方法,聚类算法能从空间数据库中直接发现一些有用的聚类结构。为实现空间复杂地理对象的聚类分析,文中给出了GIS及空间聚类分析技术．介绍了一种基于GIS的空间位置关系聚类分析算法。该算法按照空间相邻关系,将空间相邻的空间目标聚类成一类。在具体应用实例中利用本聚类算法将空间上相邻的大片阵地地域连成整块地域,并去掉了不符合条件的小块地域,形成阵地聚类,取得了满意的效果．实现了能够发现任意形状、并满足特定约束条件的聚类。     

面向用户的空间拓扑关联规则挖掘

在挖掘空间拓扑关联规则时,由于现有挖掘算法不能够提取满足用户特定需求的空间拓扑关联规则,若使用传统约束性关联规则挖掘算法,则存在大量的重复计算和冗余候选项;提出一种面向用户的空间拓扑关联规则挖掘算法,其适合在多空间关系模式下,挖掘满足用户特定需求的拓扑关联。该算法通过拓扑关系编码法将空间关系事务转换成整数,用非目标自由空间对象类的集合序列数值递增的方法,索引构建候选频繁项,并用布尔运算计算支持数。在挖掘满足用户特定需求的空间拓扑关联规则时,该算法是快速而有效的。     

Building spatial temporal relation graph of concepts pair using web repository

Mining semantic relations between concepts underlies many fundamental tasks including natural language processing, web mining, information retrieval, and web search. In order to describe the semantic relation between concepts, in this paper, the problem of automatically generating spatial temporal relation graph (STRG) of semantic relation between concepts is studied. The spatial temporal relation graph of semantic relation between concepts includes relation words, relation sentences, relation factor, relation graph, faceted feature, temporal feature, and spatial feature. The proposed method can automatically generate the spatial temporal relation graph (STRG) of semantic relation between concepts, which is different from the manually generated annotation repository such as WordNet and Wikipedia. Moreover, the proposed method does not need any prior knowledge such as ontology or the hierarchical knowledge base such as WordNet. Empirical experiments on real dataset show that the proposed algorithm is effective and accurate.     

元规则指导下的逐步求精多层空间关联规则挖掘算法

提出了元规则指导下逐步求精的多层空间关联规则挖掘算法，该算法采用了自顶向下、逐步求精以及元规则等技术。文章最后以挖掘农产品市场的芝麻价格与铁路、国道和河流间的空间关联关系为例，介绍此算法的应用。     

基于J2EE的空间关联规则研究与原型系统实现

空间关联规则与传统关联规则的主要区别在于空间关联规则挖掘需要考虑空间实体的距离关系、方位关系和拓扑关系,而空间概念层次的形成往往是基于多个空间数据层或面向特定主题的。该文在研究空间关联规则算法的基础上,提出一种基于概念树的多层次空间关联规则挖掘算法,设计和实现一种基于J2EE的空间关联规则原型挖掘系统,并以某市土地利用为例说明了系统的实施过程。该系统挖掘出来的8大类土地利用类型的空间关联规则具有一定的现实意义。     

一种基于形状的图像信息检索方法

该文把一幅图像看成是由一些区域构成的,这些区域在其内部有着颜色或纹理等方面的相似性,图像的形状由这些区域的边界线及其空间关系来描述.要根据图像中所包含的物体或场景在形状方面的特征进行检索,关键问题是形状相似性的度量及其空间关系的表示与匹配.文章应用变形模板匹配技术,提出了较为合理的简单形状相似性计算方法,而这些简单形状之间的空间关系则由二维集合串来表示.文章还给出了空间关系匹配算法,在检索方法上,将整个检索过程分为初级检索、检索求精与空间关系匹配3个阶段.实验表明,此方法既有较高的检索速度,又有较高的检索精度.     

基于标识变化的时空推理

空间变化是空间信息处理中的热点问题,标识变化是空间变化的关键问题之一.但是现有工作侧重表达,知识推理能力较弱.为此,研究了基于标识变化的时空推理问题.给出了基于多段图和集合论的标识变化形式化语义,在此基础上定义了二元关系模型.针对基本关系约束满足问题,提出了构造性求解算法,并证明了代数封闭算法可解;针对全关系约束满足问题,提出了一致场景算法.理论分析和实验应用均表明该方法能有效解决信息不完整、不准确情况下的标识变化表示与推理问题,对此类问题其它同类模型尚不能很好解决.     

基于MBR的主方向关系一致性检验

定性的空间推理在地理信息系统、人工智能、数据库及多媒体等领域中的应用越来越引起人们的注意.空间推理的基础理论以及相应算法也在不断地创新和发展.方向关系推理是空间推理研究领域的重要分支,利用区间代数及矩形代数理论,以物体的极小边界盒(minimum bounding rectangle,简称MBR)为模型,提出了一种基于MBR的主方向关系与矩形代数关系相结合的推理方法.利用该方法,可以将矩形代数良好的计算性质应用于空间方向关系推理中,实现了矩形代数与基于MBR主方向关系的相互转换方法、主方向关系合成及求反方法、主方向关系中凸(convex)关系判定方法及方向关系一致性检验算法.