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Hierarchical geometric constraint networks as a representation for spatial structural knowledge.

机译:分层几何约束网络作为空间结构知识的表示。

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摘要

A representation is proposed for capturing generic spatial knowledge about classes of objects in a structural hierarchy of biology. The basic premise is that spatial properties such as shape and relative relationships can be expressed as networks of interacting constraints. The representation is defined, partial implementations that demonstrate practical utility are described for model based organ and protein structure determination, and research issues are presented that must be solved before the representation can be implemented in its entirety. As these issues are resolved the representation will find increasing utility as the foundation for a spatial knowledge base of structural biology.
机译:提出了一种表示形式,用于捕获有关生物学结构层次结构中对象类别的一般空间知识。基本前提是,空间属性(例如形状和相对关系)可以表示为相互作用的约束网络。定义了表示形式,描述了用于演示基于模型的器官和蛋白质结构确定的实用性的部分实现方式,并提出了必须完全解决表示形式之前必须解决的研究问题。解决了这些问题后,该表示将越来越有用,可以作为结构生物学空间知识库的基础。

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