导读:本文包含了方向关系模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:空间方向,相似性,方向关系矩阵,反转运算
方向关系模型论文文献综述
李朋朋,刘纪平,闫浩文,禄小敏[1]（2018）在《基于方向关系矩阵的空间方向相似性计算改进模型》一文中研究指出空间方向关系作为空间关系的一个重要分支,其相似性研究已成为地理信息科学领域的热点问题。对于Goyal提出的基于方向关系矩阵计算空间方向相似性模型进行以下两个方面改进:首先通过方向关系的反转运算计算对象目标与参考目标的最小投影矩阵在包含或相交情况下的空间方向关系,扩展了方向关系矩阵的使用范围;其次利用运筹学中解决平衡运输问题的伏格尔法计算两个多元素方向关系矩阵之间的方向距离,克服了由平衡运输表中元素位置变化而引起方向距离变化的局限。通过实例证明该方法计算简单,得到的方向距离更优,相似性更加准确。(本文来源于《测绘科学技术学报》期刊2018年02期）
赵泽茹[2]（2017）在《基于3DR50方向关系模型查询算法》一文中研究指出随着数据库技术、遥感技术、信息技术等飞速发展,地理信息系统的应用越来越广泛。以地理信息系统为代表的空间数据库系统的发展非常迅速,目前对数据系统的研究存在如下问题:因为关系模型不能精确表达两个物体的方位关系,方向关系模型过度依赖参考物的大小,索引导致查询效率非常低。为适应时代的发展,也为对新型的智能系统进行改进,如何有效的存储叁维数据和查询叁维数据是研究中具有挑战性的课题。本文对叁维空间中方向关系进行建模,基于方向关系模型查询理论和技术进行研究。首先,对目前的空间方向关系模型、数据索引结构等相关知识进行介绍和分析,指出各种空间方向关系模型、空间数据索引结构的优缺点。提出对叁维数据查询更准确的空间方向关系模型及索引结构,从而实现更高效的空间数据查询。其次,在目前空间方向关系模型的基础上,提出一种新的空间方向关系模型,称之为3DR50模型。3DR50模型能更准确的划分空间,使其在描述空间对象方向关系时更为准确,适用于描述对象间更复杂的空间位置关系。再次,为提高叁维数据的查询速度,提出在八叉树索引结构下的基于3DR50模型的空间查询算法。首先对空间数据构建八叉树索引,提高数据组织效率。在此基础上,利用3DR50空间方向关系模型对空间进行细分,进一步提高叁维空间数据的查询效率。最后,构建仿真实验平台,分别进行基于_1L距离的查询和k近邻查询。通过对比实验验证本文所提出的空间方向关系模型及基于此模型的空间查询算法的性能,可以看出本文算法相比于现有模型和查询算法本具有很大的性能优势。(本文来源于《燕山大学》期刊2017-05-01）
李靖涵,巩现勇,武芳,黄博华[3]（2016）在《一种改进的面目标间方向关系相似性计算模型》一文中研究指出在分析Goyal提出的经典方向相似性计算模型的局限和不足的基础上,对方向相似性的计算模型从以下3个方面进行了改进:首先,拓展了方向关系矩阵模型的使用范围,使其能够表达和计算有面群参与的方向关系;其次,从人们对方向差异认知的角度出发,对由单元素方向关系矩阵表达的各基本方向之间的方向距离的定义进行了改进;最后,提出利用最小元素法对多元素方向关系矩阵之间方向距离进行计算,计算原理和方法更为简单。实验证明,该改进模型计算的方向相似性值与人们对方向差异的认知相一致,而且计算方法简单,具有更广泛的适用性。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2016年07期）
禄小敏[4]（2016）在《群组目标空间方向关系描述模型研究》一文中研究指出空间方向关系是人们描述、表达地理空间必须要面对和研究的基本空间关系之一,其重要性已经在地理空间认知、地图自动综合等许多研究领域得到印证。空间方向关系描述模型是计算和表达空间方向关系的重要理论工具。但现有的模型主要用于判断两个单目标之间的空间方向关系,其研究已相当成熟;而针对群组目标空间方向关系描述模型的研究还仅限于粗浅和零星,仅有的个别模型也都存在各自的缺陷和不足,诸如不能很好地顾及各类因素对群组目标空间方向关系的影响、模型计算过程过于繁琐、无法实现群组目标空间方向关系精确的定量计算等。鉴于此,本论文利用Delaunay叁角剖分、数学形态学和地学信息图谱等相关理论方法,综合考虑群组目标空间方向关系的影响因素和现有模型的缺陷,对其方向关系描述模型进行了系统研究。论文取得的研究成果及创新点包括以下3个方面:(1)基于约束Delaunay叁角剖分和“剥皮”法,提出了空间线群、面群目标分布边界求解算法。其基本思路是:首先,对线、面群进行带约束的Delaunay叁角剖分;然后,利用动态阈值“剥皮”法得到其分布边界,进而构建出线、面群的分布边界多边形。(2)在研究(1)的基础上,提出了基于方向关系矩阵模型的群组目标空间方向关系定性描述模型。其基本思路是:首先,计算参考目标群的最小投影矩形(MBR:Minimum Bounding Rectangle),并建立其方向关系矩阵模型;然后,通过计算源目标群的边界多边形与各方向区域之间的交,借助矩阵形式化描述源目标群相对于参考目标群的空间方向关系。(3)提出了一种基于形态变换和图谱的群组目标空间方向关系定量计算模型。其基本思路是:首先,建立参考目标群的MBR;对其以正北方向为起始,顺时针沿一定角度α依次无限膨胀地进行形态变换一周,求得每次形态变换后参考目标群与源目标群的交集MBn;然后,在此基础上求得谱密度,提取图谱特征并绘制方向关系图谱的谱向量分布图。本论文利用地理目标对和地图数据,对提出的两种模型分别进行了实验。实验表明,群组目标空间方向关系定性描述模型较好地顾及了群组目标的空间形态对空间方向关系的影响,特别是在两群组目标出现相互缠绕等特殊情况时,能够对空间方向关系作出准确的判断;群组目标空间方向关系定量描述模型较好地顾及了空间距离、分布范围、分布形状和分布密度对群组目标空间方向关系的影响,且能够以形象直观的方式对群组目标空间方向关系进行可视化表达。两种模型的计算结果均符合人们的认知习惯,较好地解决了群组目标空间方向关系的定性描述和定量计算问题。(本文来源于《兰州交通大学》期刊2016-06-17）
禄小敏,闫浩文,王中辉,甘治国[5]（2016）在《群组目标空间方向关系形式化描述模型》一文中研究指出针对目前群组目标空间方向关系模型在描述方向关系方面存在的不精确及复杂性等问题,该文提出一种形式化描述模型。该模型采用"剥皮"法计算得到源目标群的边界多边形,较好地顾及了空间形状及分布范围对方向关系的影响;并通过方向关系矩阵模型计算源目标群的边界多边形与各方向区域之间的交,借助矩阵形式化描述源目标群相对于参考目标群的空间方向关系。实验结果表明,该模型较好地克服了现有方法中存在的缺陷,能够准确判断地理空间中两个群组目标之间的空间方向关系。(本文来源于《测绘科学》期刊2016年08期）
陈小样[6]（2015）在《二维离散空间方向关系模型的研究》一文中研究指出定性空间关系的表示与推理是人工智能领域的重要研究方向之一，并在地理信息系统，计算机视觉，自动机器人导航，空间数据库等领域的有着广泛的应用。在日常、实际空间场景下，空间推理的相关研究逐渐成为研究学者关注的热点。空间方向关系在空间关系的研究中一直占有重要的地位，并且也是空间关系研究的基础之一。目前，针对空间对象方向关系的表示及推理的类似研究已经十分广泛，然而现实情况中的空间对象的分布状态并不是单一，简单，一般化的，而且实际情况下，空间里存在着很多未知的因素，我们往往不能完全掌握所有的空间信息来对空间对象的状态进行研究。针对复杂的空间状态，借鉴Schneider等人对空间的划分方式，本文首先提出空间网格交互模型，并针对该模型存在的不足，加以改进，最终完善之后给出一个基于最小边界矩形模型的二维离散空间中对象方向关系的表示模型。主要工作如下：1.介绍本文的研究背景和研究意义，逐一列举了目前空间方向关系的研究所取得的成果。2.介绍本文研究中所涉及的理论基础和背景知识。包括对参考对象，参考框架的相关概念的介绍及基本模型的介绍，如，投影模型，锥形模型，最小边界矩形（MBR）模型等。3.根据Schneider等人的研究成果，借鉴其对空间的划分方式，并对这种方式加以改进，提出空间对象网格交互模型GIM（Grid interaction model of spatial objects）。该模型对于空间方向关系的判断仅仅需要简单计数，一步计算即可完成，同时，方向关系判断的过程也是直观、易于理解，可以对一般情况下的空间对象的方向关系进行判断，但由于模型自身的缺陷，存在对某些特殊情况无法进行推断的情况。4.针对网络交互模型GIM无法解决的问题及其存在的不足，本文提出了二维离散空间方向关系模型RDTDS（Model of the Relationship between the Directions ofTwo-dimensional Discrete Space）。为了使模型的判断范围更加广泛，判断结果更加精确，通过对二维离散空间中对象分布状态进行拓扑分类后，提出了基于最小边界矩形模型的二维离散空间中对象方向关系的表示与判定的方法，即RDTDS模型，成功地对空间中各种对象的各种分布状态，及对象自身的一些未知信息给予明确地推断，并给出模型及其方向关系的形式化表示。5.给出了二维离散空间中对象间的方向关系模型的演示系统。(本文来源于《吉林大学》期刊2015-05-01）
徐丰,牛继强,李卓凡[7]（2015）在《基于粗集的多粒度空间方向关系不确定性定量评价模型》一文中研究指出针对确定性地理目标位置不确定性和方向系统划分粒度粗细产生的空间方向关系的不确定性问题,提出了锥形模型空间方向关系的粗集表达模型,然后定义了知识含量的测度(I(Rn))用于度量锥形模型粗集表达的方向分类能力,在近似精度和粗糙度中引入I(Rn)因子,构建了基于知识含量的近似精度和粗糙度,用于确定性地理目标位置不确定性及方向系统划分粒度引起的方向关系不确定性的定量评价。实验表明,基于知识含量的近似精度和粗糙度,是定量评价由于确定性地理目标位置不确定性及方向系统划分粒度引起的方向关系不确定性的理想指标。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2015年07期）
沈敬伟[8]（2015）在《一种方向和度量关系组合描述模型》一文中研究指出为在统一的框架下研究方向和度量关系,在改进的锥形模型表达方向关系、定性度量关系表示的基础上,本文提出一种新的方向和度量关系组合描述模型。在对方向关系和度量关系定性描述基础上,采用7×7的矩阵和简化后的3×3的矩阵,分别表达方向和度量关系组合模型,并对组合模型的取值范围和数量进行分析。在方向和度量关系组合模型基础上,定义了组合描述模型的5个有效性规则,用于排除不可能的组合关系;设计了方向和度量关系组合描述模型的实例,用于验证模型的有效性。方向和度量关系组合描述模型将方向关系和度量关系有机地结合在一起,提高了空间关系描述的准确性和有效性。(本文来源于《地球信息科学学报》期刊2015年02期）
顾卫杰,刘永山[9]（2014）在《双投影矩阵模型的方向关系组合推理研究》一文中研究指出将叁维空间中的参照物体分别向xoy和xoz平面投影,得到的最小外接矩形将两个平面都划分成9个区域,用两个叁行叁列矩阵联合表示目标物体投影与两个参考区域的相交情况,据此提出了双投影方向关系矩阵模型。基于该模型,利用矩阵的计算性能,提出了一种叁维空间方向关系的组合推理方法,解决了方向关系的组合推理问题。(本文来源于《测绘科学技术学报》期刊2014年05期）
万静,齐坡[10]（2014）在《基于矩阵模型的方向关系表示与推理》一文中研究指出传统方向关系模型难以支持空间的点、线、面物体的表示,其推理采用效率较低的查表运算,不支持复杂方向关系推理。为解决此问题,提出基于矩阵模型的方向关系表示与推理的方法。该方法为空间方向关系的定性表示、描述、推理运算构建基础理论,为空间查询和一致性校验研究提供了新思路。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2014年10期）
方向关系模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着数据库技术、遥感技术、信息技术等飞速发展,地理信息系统的应用越来越广泛。以地理信息系统为代表的空间数据库系统的发展非常迅速,目前对数据系统的研究存在如下问题:因为关系模型不能精确表达两个物体的方位关系,方向关系模型过度依赖参考物的大小,索引导致查询效率非常低。为适应时代的发展,也为对新型的智能系统进行改进,如何有效的存储叁维数据和查询叁维数据是研究中具有挑战性的课题。本文对叁维空间中方向关系进行建模,基于方向关系模型查询理论和技术进行研究。首先,对目前的空间方向关系模型、数据索引结构等相关知识进行介绍和分析,指出各种空间方向关系模型、空间数据索引结构的优缺点。提出对叁维数据查询更准确的空间方向关系模型及索引结构,从而实现更高效的空间数据查询。其次,在目前空间方向关系模型的基础上,提出一种新的空间方向关系模型,称之为3DR50模型。3DR50模型能更准确的划分空间,使其在描述空间对象方向关系时更为准确,适用于描述对象间更复杂的空间位置关系。再次,为提高叁维数据的查询速度,提出在八叉树索引结构下的基于3DR50模型的空间查询算法。首先对空间数据构建八叉树索引,提高数据组织效率。在此基础上,利用3DR50空间方向关系模型对空间进行细分,进一步提高叁维空间数据的查询效率。最后,构建仿真实验平台,分别进行基于_1L距离的查询和k近邻查询。通过对比实验验证本文所提出的空间方向关系模型及基于此模型的空间查询算法的性能,可以看出本文算法相比于现有模型和查询算法本具有很大的性能优势。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
方向关系模型论文参考文献
[1].李朋朋,刘纪平,闫浩文,禄小敏.基于方向关系矩阵的空间方向相似性计算改进模型[J].测绘科学技术学报.2018
[2].赵泽茹.基于3DR50方向关系模型查询算法[D].燕山大学.2017
[3].李靖涵,巩现勇,武芳,黄博华.一种改进的面目标间方向关系相似性计算模型[J].武汉大学学报(信息科学版).2016
[4].禄小敏.群组目标空间方向关系描述模型研究[D].兰州交通大学.2016
[5].禄小敏,闫浩文,王中辉,甘治国.群组目标空间方向关系形式化描述模型[J].测绘科学.2016
[6].陈小样.二维离散空间方向关系模型的研究[D].吉林大学.2015
[7].徐丰,牛继强,李卓凡.基于粗集的多粒度空间方向关系不确定性定量评价模型[J].武汉大学学报(信息科学版).2015
[8].沈敬伟.一种方向和度量关系组合描述模型[J].地球信息科学学报.2015
[9].顾卫杰,刘永山.双投影矩阵模型的方向关系组合推理研究[J].测绘科学技术学报.2014
[10].万静,齐坡.基于矩阵模型的方向关系表示与推理[J].计算机工程与设计.2014