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利用灰集进行空间区域拓扑关系不确定性定量分析

包磊 罗兵 秦小麟

包磊, 罗兵, 秦小麟. 利用灰集进行空间区域拓扑关系不确定性定量分析[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(6): 731-733.
引用本文: 包磊, 罗兵, 秦小麟. 利用灰集进行空间区域拓扑关系不确定性定量分析[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(6): 731-733.
BAO Lei, LUO Bing, QIN Xiaolin. A Grey Set Based Quantitative Analysis Model for Indeterminate Topological Relations Between Uncertain Spatial Regions[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(6): 731-733.
Citation: BAO Lei, LUO Bing, QIN Xiaolin. A Grey Set Based Quantitative Analysis Model for Indeterminate Topological Relations Between Uncertain Spatial Regions[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(6): 731-733.

利用灰集进行空间区域拓扑关系不确定性定量分析

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(69973032);湖北省自然科学基金资助项目(2006ABA009);中国博士后基金资助项目
详细信息
    作者简介:

    包磊,博士后,副教授,研究方向为时空数据库、军事地理信息系统与作战系统仿真。

  • 中图分类号: P208

A Grey Set Based Quantitative Analysis Model for Indeterminate Topological Relations Between Uncertain Spatial Regions

Funds: 国家自然科学基金资助项目(69973032);湖北省自然科学基金资助项目(2006ABA009);中国博士后基金资助项目
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  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2011-04-01
  • 刊出日期:  2011-06-05

利用灰集进行空间区域拓扑关系不确定性定量分析

    基金项目:  国家自然科学基金资助项目(69973032);湖北省自然科学基金资助项目(2006ABA009);中国博士后基金资助项目
    作者简介:

    包磊,博士后,副教授,研究方向为时空数据库、军事地理信息系统与作战系统仿真。

  • 中图分类号: P208

摘要: 针对不确定性空间区域对象间拓扑关系不确定性的定量分析问题,提出了一种具有双隶属度函数的灰集表示模型,利用双隶属度函数的截集将不确定性空间区域对象转化为确定性区域对,借用相关的不确定性空间拓扑关系定性分析模型,将不确定性空间对象间拓扑关系的不确定性量化为一个可信度区间。

English Abstract

包磊, 罗兵, 秦小麟. 利用灰集进行空间区域拓扑关系不确定性定量分析[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(6): 731-733.
引用本文: 包磊, 罗兵, 秦小麟. 利用灰集进行空间区域拓扑关系不确定性定量分析[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(6): 731-733.
BAO Lei, LUO Bing, QIN Xiaolin. A Grey Set Based Quantitative Analysis Model for Indeterminate Topological Relations Between Uncertain Spatial Regions[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(6): 731-733.
Citation: BAO Lei, LUO Bing, QIN Xiaolin. A Grey Set Based Quantitative Analysis Model for Indeterminate Topological Relations Between Uncertain Spatial Regions[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(6): 731-733.

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