时空推理是人工智能的主要组成部分之一,其研究具有重要的理论意义。时空推理研究已取得很大进展,但也存在一些问题对复杂对象空间关系和融合多方面空间信息的推理研究还不够深入;时态推理和空间推理难以有效融合;基于时空推理和定性空间相似性的时空数据挖掘研究非常缺乏;现有大多数时空推理方法还很难用来解决实际问题。为此,本项目深入开展复杂对象空间关系和融合多方面空间信息的推理,时空结合逻辑,基于时空推理、定性形状表示与空间相似性结合的时空数据挖掘方法,基于空间推理的空间相似性等研究。提出了能处理复杂空间对象和融合多方面空间信息的形式化推理模型,空间结合逻辑和一组结合时空推理的时空数据挖掘新方法。以上研究能解决时空推理领域所面临的部分重要难题,对深化、完善时空推理的理论研究,促进时空推理有效解决实际问题等方面都具有十分重要的意义。
英文主题词complex spatio-temporal reasoning,combination of multi-aspects spatial information, spatio-temporal logic, spatio-temporal data mining