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我有一个应用程序,它接收许多表征 3 维空间和时间过程的数据。然后过滤这些数据并创建 Action ,然后将 Action 发送到执行 Action 的进程。冲洗并重复。
目前,我有一组自定义过滤器,可以执行许多复杂的空间/时间计算。
很多时候,当我与公司中的个人讨论我的系统时,他们会问我是否在使用规则引擎。
我还没有找到能够在时间和空间上很好地推理的规则引擎。 (例如:两个 3D 实体何时接近?3D 实体 A 是否曾经包含在 3D 区域 B 中?如果实体 C 靠近实体 D 但相对于 C 向后,则执行 Action D。)
我过去看过 Drools、Cyc、Jess(比如 3-4 年前)。是时候重新审视现有技术了。有什么建议?您知道的任何标准都支持这种推理吗?任何事实标准?有什么应用吗?
谢谢!
最佳答案
前提 - 请记住,基于 SQL 的 DBMS 是一个(非常有能力的)推理引擎,从 SQL 和 Prolog 之间的这些比较中可以看出:
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IMPLEMENTATION CONCEPTS
The implementation of the abstract type system into a query language will be performed on the basis of the query language SQL, which is a widely established standard in the field of object-relational databases. The international standard SQL:1999 extends the relational model to include object-oriented aspects, such as the possibility to define complex abstract data types with integrated methods.
NOTE: All of the intervals discussed so far can be thought of as one-dimensional. However, we might want to combine two one-dimensional intervals to form a twodimensional interval. For example, a rectangular plot of ground might be thought of as a two-dimensional interval, because it is, by definition, an object with length and width, each of which is basically a one-dimensional interval measured along some axis. And, of course, we can extend this idea to any number of dimensions. For example, a (rather simple!) building might be regarded as a three-dimensional interval: It is an object with length, width, and height, or in other words a cuboid. (More realistically, a building might be regarded as a set of several such cuboids that overlap in various ways.) And so on. In what follows, however, we will restrict our attention to one-dimensional intervals specifically, barring explicit statements to the contrary, and we will omit the "one-dimensional" qualifier for simplicity.
关于spatial - 空间和时间推理的规则引擎?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/2469567/
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