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基于Voronoi图的定性路径推理
  • ISSN号:1003-6059
  • 期刊名称:模式识别与人工智能
  • 时间:2013.5.15
  • 页码:417-424
  • 分类:TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]天津大学计算机科学与技术学院,天津300072, [2]牡丹江师范学院物理与电子工程系,牡丹江157012
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(No.61170019)、黑龙江省教育厅科学技术研究项目(No.12521576)、天津市应用基础研究计划基金项目(No.11JCYBJC00700)资助
  • 相关项目:机器学习核方法模型选择与组合的核矩阵近似分析方法
中文摘要:

动态空间知识的表示与推理是定性空间推理研究的重要内容.基于Voronoi图及其动态变化,提出运动路径定性表示与推理方法.先根据Voronoi图空间邻近关系定义Voronoi图生成子空间关系,进一步定义定性位置及概念邻域,并应用概念相邻的定性位置序列给出定性路径表示.再由动态Voronoi图的边集变化和给出的概念邻域中定性位置间最短路径的启发式算法,设计并实现具有观察者角度的定性路径推理算法.最后,实验分析并验证该方法的有效性.

英文摘要:

Qualitative motion reasoning is important in qualitative spatial reasoning research. Based on Voronoi diagram and its dynamic changes, a qualitative representation and reasoning method for motion paths is proposed. Firstly, the spatial relations among generators of Voronoi diagram are described by adjacent relations, the spatial positions and their conceptual neighborhood are defined, and the motion path is qualitatively represented by the sequence of conceptual-neighboring qualitative path reasoning algorithm with an observer perspective is d changes qualitative positions. Then, a esigned in edges of the dynamic Voronoi diagram and the proposed heuristic between two qualitative positions. Finally, the experimental result and analysis and implemented by the algorithm of shortest path demonstrate the validity ofthe proposed methods.

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期刊信息
  • 《模式识别与人工智能》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会 中国自动化学会
  • 主办单位:国家智能计算机研究开发中心 中国科学院合肥智能机械研究所
  • 主编:郑南宁
  • 地址:安徽省合肥市蜀山湖路350号中国科学院合肥智能机械研究所
  • 邮编:230031
  • 邮箱:bjb@iim.cas.cn
  • 电话:0551-5591176
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-6059
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1089/TP
  • 邮发代号:26-69
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:10169