一个结合多方面定性空间信息的新方法
定性空间推理是人工智能领域中非常重要的研究内容,空间信息包含拓扑关系、大小关系、形状、距离等很多方面.以往多侧重于单一方面的研究,如何将孤立的各方面信息进行统一表示和推理是当前定性空间推理中的一个重要问题.提出利用结合操作来融合不同空间信息表示的新方法.利用结合操作,可以由原先完备互斥关系集合得到新关系,同时利用原有的复合表自动生成新关系的粗复合表.基于结合操作,给出2个理论模型:结合拓扑关系与大小关系模型、结合拓扑关系与远近关系模型.并提出了邻域划分图的概念,说明了邻域划分图与概念邻域图的关系.利用邻域划分图回答了Galton提出的问题:“为什么LOS(视觉光线演算)的概念邻域图不同于标准的空间或时间关系的概念邻域图,这些关系的复合表中关系总是来自于概念邻域图”.
定性空间推理、多方面空间信息、区域连接演算、概念邻域、邻域划分图
48
TP18(自动化基础理论)
国家自然科学基金项目60973089,60873148,60773097,41001302,61103091;吉林省科技发展计划基金项目20101501,20100185,20090108,20080107,201101039;教育部高等学校博士点专项基金项目20100061110031;浙江师范大学计算机软件与理论省级重中之重学科开放基金;欧盟合作项目155776-EM-1-2009-1-IT-ERAMUNDUS-ECW-L12;吉林大学"985工程"研究生创新基金项目20080242
2012-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
2039-2046
