【摘 要】
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粗糙集理论和Mereotopology是知识表示和知识推理中的两个理论.其中,粗糙集理论是一种研究不完整,不确定知识和数据的表达,学习,归纳的理论方法.而Mereotopology是一种以Mere
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粗糙集理论和Mereotopology是知识表示和知识推理中的两个理论.其中,粗糙集理论是一种研究不完整,不确定知识和数据的表达,学习,归纳的理论方法.而Mereotopology是一种以Mereology为基础,使用拓扑学的方法,研究边界-整体,内部部分-整体,连通等拓扑关系的理论.如果将这两种理论结合起来,就可以对不确定的知识研究其拓扑关系.该文基于这种思想,讨论了"粗糙Mereotopology",用来表示知识推理中的不确定的知识.文中首先对Mereotopology的一些基本概念给出了粗糙集表示,从而定义了几个粗糙的拓扑关系,并讨论了它们的基本性质,它们之间的关系以及它们与非粗糙的拓扑关系之间的关系等;同时文中重新定义了粗糙包含函数,并与原有的粗糙包含函数进行了比较;并讨论了不同划分下的各种粗糙的拓扑关系的变化.该文提供的这种方法可以用于知识表示,知识分析和定性空间推理等.
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