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定性空间推理在人工智能等领域有着广阔的应用前景,但目前单方面空间关系研究较多,多方面结合研究较少,这与实际应用需求不符.由于各类空间关系具有独立性,需要找到适当的理论将它们融合,目前对于拓扑、距离结合模型的研究还不够充分.针对缺乏基本关系可处理且易于在GIS系统中实现的模型等情况,提出了一种扩展拓扑关系模型BERCC.BERCC源于RCC理论,其主要思想是通过考虑缓存区之间的拓扑关系来提高模型表达能力,同时能表达一定程度的距离信息.推导了BERCC的弱复合表,证明了BERCC基本关系是可处理的,给出