宽边界模型下的不确定区域拓扑推理与复合表

"这篇论文是关于基于复合表的近似拓扑推理的研究，发表于2004年，属于自然科学领域，特别关注空间数据不确定性处理。文章由南淑芹和李三江共同撰写，得到了国家自然科学基金的支持。研究的核心是利用宽边界模型表示不确定区域，并基于4交模型对简单不确定区域间的拓扑关系进行分类，得出了11种基本的拓扑关系，并构建了这些关系的复合表，为处理空间数据不确定性提供了理论基础，对于构建能处理不确定性的空间数据库和地理信息系统有重要意义。 在文章中，作者首先介绍了使用宽边界模型来表示不确定区域的方法。这种模型能够有效地表达区域的不确定性，使拓扑关系的分析更具包容性。接着，他们基于4交模型（也称为交集模型）对简单不确定区域间的拓扑关系进行了全面分类。4交模型是一种用于处理多边形间相互关系的理论工具，它考虑了不同形状和大小的区域交集，通过这个模型，作者得出了11种基本的拓扑关系，包括disjoint（分离）、meet（相遇）、αmeet、βmeet、γmeet、overlap（重叠）、coveredBy（被覆盖）、covers（覆盖）、inside（内部）、contains（包含）以及equal（相等）。 这11种拓扑关系反映了不同不确定区域可能存在的各种空间关系。然后，作者给出了这些基本关系之间的复合规则，通过一个复合表清晰地呈现了这些规则。复合表的建立为处理空间数据不确定性提供了一个推理框架，使得在面对复杂不确定区域时，可以依据表格进行推理，判断不同区域间的复杂拓扑关系。 此外，文章还强调了这个关系复合表对于空间数据库和地理信息系统的重要性。在这些系统中，处理不确定性的能力是至关重要的，因为现实世界的数据往往充满了不确定性。因此，该研究为这类系统的开发提供了理论基础，有助于提升其在处理不确定空间信息时的准确性和效率。 关键词涉及定性空间推理、拓扑关系、4交模型、不确定性、宽边界以及复合表，表明了研究的主要焦点和应用领域。文章的贡献在于将复杂的空间拓扑关系简化为可操作的规则，并为不确定性处理提供了理论支持，对于地理信息系统和空间数据库的未来发展具有指导意义。 这篇论文深入探讨了不确定区域的拓扑关系，构建了一套处理这些关系的复合表，为处理空间数据不确定性问题提供了新的理论工具，对相关领域的研究和实践有着深远的影响。"