基于模糊集的不精确时态关系建模

基于模糊集理论,建立了一种扩展Allen时态关系模糊时态区间模型.在经典时态关系的基础上,讨论了模糊时态区间关系,提出了时间点的模糊时态序列概念,并定义了模糊时态关系属性,同时用模糊时态序列定义了模糊时态区间的边界关系.最后结合时序测度公式对13种模糊时态定性关系给出了精确的表达.能精确表达模糊事件的精确和不精确关系,也为模糊推理提供了理论基础.     

采用定性坐标的位置表达及主方向关系推理

针对现有的位置关系表达模型均面向点对象,提出了定性直角坐标的概念,基于此概念提出了一种平面区域对象位置关系表达模型,该模型通过记录主对象与参考对象的定性位置区域的交集是否为空,由此构造位置矩阵来表达区域对象间的位置关系,从而较好地反映了对象的形状及对象间的空间布局,可有效地表达区域对象间的位置关系,并通过定性坐标将方向和距离关系有机地结合在一起形成统一的表达和推理模型.为了提高主方向关系推理的精度,基于该模型又提出了一个主方向关系推理算法,并对其正确性进行了验证.理论分析和实例验证的结果表明,该算法降低了推理的不确定性,提高了推理的精度.     

基于定性空间推理的中文文本空间关系识别

基于定性空间推理对空间关系给出一个通用特征集合, 并结合网络爬虫、 文本挖掘、 空间数据库和机器学习方法提出一种针对中文文本的通用空间关系识别框架, 解决了大数据中中文文本的空间关系识别问题. 与传统人工建立的空间关系模型相比, 该方法具有更高的识别率, 适用于处理大数据中中文文本的空间信息.     

一种地理信息检索的定性模型

提出一种定性地理信息检索方法, 用于地理信息的定性表达、语义匹配、推理和结果排序, 可以避免目前定量地理信息检索中语义信息丢失问题。采用命题逻辑方法综合表达查询和文档中的主题信息和地理语义信息, 将文档与查询的相关性度量分为主题相似度和地理相似度。前者通过命题关键词间加权本体距离获得。后者可进一步分为概念相似度和位置相似度, 分别基于地理本体和空间语义度量。由于信息的表达形式为命题和信息单元, 采用证据理论和模糊逻辑对上述子相关性度量进行统一建模。所提方法可以基于语义检索网页中的定性地理信息, 并对相关文档进行排序。这种检索和排序方法符合人类空间认知, 因此可以有效提高地理信息检索的效率。     

3D-GIS中方向关系定性推理研究

方向关系描述GIS中对象之间的空间关系。3D-GIS中单方向关系间定性推理共有27×27=729结果,方向关系定性推理的规律性研究是研究单方向关系定性推理的提升。本文采用单纯形数据模型,用基于投影的27方向关系描述模型,详细研究3D-GIS中方向关系间定性推理的规律,最后得出一些重要结论。     

基于粗糙近似空间中的模糊信息表示

粗集理论与模糊集合理论都是研究信息系统中知识不完备、不准确问题，两者都可利用观测数据表达知识，进行推理。针对传统粗集环境下知识表示模型用固定的属性集来描述对象这一局限，提出利用模糊属性模型对知识表达系统进行信息描述，并给出了模糊属性模型下对象及其上下近似空间的模糊表示。     

朴素模糊描述逻辑知识库构造及其朴素推理

提出朴素模糊描述逻辑理论框架,主要分为朴素隶属函数构造和基于模糊描述逻辑之上的朴素推理两个方面.朴素隶属函数构造的基本思想是简化模糊集合隶属度取值,并把模糊集作2种理解——即它的隶属函数或是元素隶属它的程度,或是元素聚合的标志性指标.并且当问题需要深化时,通过模糊集理论中的2型集或2级集进行提升,然后再化归为普通模糊集,借此拓广模糊集隶属度和(或者)产生新的模糊集.在推理方面,运用模糊集理论中"所有算子",并不强调它们在逻辑上的一致性.最后以中医理论为例,说明朴素模糊描述逻辑在表达有别于西方自然科学范型的经验理论中的重要作用.     

方向关系定性推理模型的可视化研究

以往对方向关系的研究主要集中在方向关系的形式化描述方面 ,忽略了空间关系认知与空间关系可视化的联系 ,因而只反映了空间关系认知的一个方面 .在方向关系形式化描述的基础上 ,探讨了方向关系推理的可视化 ,从而将空间关系认知与空间信息可视化有机地联系起来     

区间代数与区间段代数在定性时态推理中的联合运用

详细讨论了从Allen代数演化为INDU代数的思路和INDU代数的几何表示.研究指出,INDU是Allen代数中原子关系的细分和可采纳域的细化,对于路径一致性计算它是比Allen更为准确的方法;但是在约束网络推理计算中由于INDU的合成运算表过于庞大,仍可使用Allen代数合成运算表.将Allen代数与INDU代数结合使用是时态约束网络定性推理的较好方法.     

模糊数相似度的结构元方法

为解决现有计算模糊集合或模糊数相似度的方法中,模糊数的隶属函数难得到,模糊数相似度难计算的问题,将模糊集合相似度的概念引申到模糊数中,利用模糊结构元理论解决模糊数相似度的表达计算.研究结果表明:基于结构元的模糊数相似度不仅简化计算,而且为模糊数相似性推理提供了良好的工具.     

一种不确定区域间的方向关系模型

基于区间值及其运算性质给出了不确定区域间方向关系的表示及推理方法. 该方法不同于基于经典模糊集及其截集的方向关系模型, 利用区间值方向关系矩阵分析不确定区域间方向关系的隶属程度, 将不确定区域间的方向关系划分为不确定区域与不确定区域间的方向关系、 不确定区域与分明区域间的方向关系、 分明区域与不确定区域间的方向关系、 分明区域与分明区域的方向关系4种类型. 将分明区域作为不确定区域的特例统一处理.     

协同救援一致性推理模型及求解算法

针对传统的一致性推理模型多测重于单纯的定量、定性时态推理,难以适用于协同救援方案求取问题,基于Allen区间代数理论,添加逻辑约束,提出了一种协同救授一致性推理模型,该模型型同时包含救援行为时态约束和逻辑约束两类信息。基于该模型的等价类子网化简设计协同方案求解算法,并以海上协同教授一致性方案推理为例演示建模与求解过程。结果表明,该模型符合协同一致性方案求解对时态、逻辑两方面推理的需求,可应用于协同救援规划验证。     

A Voronoi-based spatial algebra for spatial relations

Spatial relation between spatial objects is a very important topic for spatial reasoning, query and analysis in geographical information systems (GIS). The most popular models in current use have fundamental deficiencies in theory. In this paper, a generic algebra for spatial relations is presented, in which (i) appropriate operators from set operators (i.e. union, intersection, difference, difference by, symmetric difference, etc.) are utilized to distinguish the spatial relations between neighboring spatial objects; (ii) three types of values are used for the computational results of set operations-content, dimension and number of connected components; and (iii) a spatial object is treated as a whole but the Voronoi region of an object is employed to enhance its interaction with its neighbours. This algebra overcomes the shortcomings of the existing models and it can effectively describe the relations of spatial objects.     

具有三种否定的模糊推理算法及应用

模糊推理中,合成规则推理方法（compositional rule of inference, CRI）与基于贴近度的方法（similarity based approximate reasoning,SAR）都是建立在只有一种否定的经典模糊集上。针对广义模糊集GFScom(generalized fuzzy sets with contradictory, opposite and medium negation)具有三种否定（矛盾否定、对立否定、中介否定）的特点,对模糊推理方法 CRI的蕴含算子作了扩展。提出了具有三种否定的GFScom贴近度定义和公式,得到模糊近似推理的一种新的计算形式GSAR方法,证明了GSAR该方法具有FMP(fuzzy modus ponens)还原性。通过应用实例对比,模糊推理GSAR的新方法不仅克服了CRI方法在建立模糊关系矩阵具有主观性和随意性的不足,而且客观有效地反映了模糊推理中的3种否定信息,丰富了模糊推理的形式。     

在观察者参考框架下的空间关系自然语言描述

自然语言场景描述是计算机视觉的高级应用,如何自动构建图像中对象间空间关系的描述是自然语言场景描述的重要内容。该文提出了在观察者参考框架下的空间方向关系形式化模型可视域角直方图模型,介绍了基于可视域角直方图的模糊空间方向关系判断方法,建立了基于模糊规则的空间方向关系词、程度修饰词和距离关系词的选取方法,最终生成类人的空间关系自然语言描述。人工图形与真实图片的实验结果表明采用该方法生成类人的自然语言描述是符合人类认知的。     

基于残缺语言区间信息的多属性群决策

针对属性权重为语言变量、评价信息为残缺语言区间信息的多属性群决策问题,提出了基于改进的模糊区间证据推理的分析方法.首先给出了残缺信息的随机变量表示方法,并根据专家在决策中的重要程度,将专家给出的决策矩阵组合成信任度矩阵,然后采用所提出的改进的模糊区间证据推理方法求得各方案的分布式评价值.计算各方案的模糊评价值,给出方案排序方法.最后给出了一个算例,证明了所提方法的有效性.