基于序的空间数据索引结构—MB-树

为了提高查询效率,提出了一种空间数据索引结构-MB-树,给出了全新的区域查询处理方法.给出了空间对象按其MBR进行排序的定义,并以此为基础给出了MB-树的定义,规定MB-树中的中间节点的所有孩子节点按其几何位置满足某种序的关系,使得在中间节点中查询时可以进行快速定位.在查询算法中引入查询窗口包含中间节点MBR的检测,对较大的查询窗口查询,有效地减少了相交性判断.给出了MB-树的生成算法、节点插入算法及算法的正确性、可终止性证明及时间复杂度,并给出区域查询算法及算法的性能分析.实验表明:给出的索引结构区域查询的速度得到有效的提高.     

基于V~＋图的移动K近邻查询研究

移动K近邻查询（MkNN）找到一个移动查询点的K个连续最近邻。目前解决此类查询的方法有两种：利用采样的方法和基于安全区域的方法。在传统的安全区域方法基础上提出一种基于安全区域的技术来计算MkNN,称为V＋图。此方法除了数据对象外还利用查询点和查询空间的信息,给出基于V＋图的MkNN查询算法和相应定理及其证明。     

R-树和四叉树的空间索引结构:RQOP_树

针对现有的基于R-树和四叉树的空间索引结构中存在的问题,通过建立数据矩形间的序关系对数据空间进行分割,提出了一种新的空间数据索引结构:RQOP树.在此结构中,节点的构造是按照空间数据的分布来进行的而不是像其它基于R-树和四叉树的空间索引结构只是对数据空间进行均匀划分而得到,使树的高度尽可能低,同时使兄弟节点间的交叠相对较小.在区域查询算法中引入了查询窗口包含节点MBR的判断加快了查询的速度.给出了RQOP树的生成、节点插入和区域查询算法,并给出了相应算法的可行性和正确性定理及时间复杂度分析.实验表明:新索引结构的查询速度明显加快.     

受限空间连接查询及代价分析

针对已有的空间连接查询算法无法解决限定范围内的空间连接查询问题,提出了受限的空间连接查询,在给定查询范围内找到满足某种空间谓词的空间对象,给出直接解决方法和基于R-树的受限空间连接查询算法.基于QR树的优良特性,提出一种基于QR树的受限空间连接查询算法,该算法既避免了四叉树的较大存储代价,又克服了R树的节点重复的弊端,使得受限空间连接查询可以在多棵较小的R树上进行,较好地解决了空间连接查询开销较大的问题.对所提出的算法进行代价分析,实验证明算法具有较高效率.     

多区块链环境下的连接查询优化算法

为了提高多区块链间的连接查询处理效率,提出多区块链环境下的连接查询优化算法. 该方法在传统的多区块链模型中增加语义信息,构建语义多区块链模型,为多区块链间的连接查询提供基础. 基于该模型,参考分布式数据库的索引结构,提出多区块链间的连接索引结构,将多条区块链进行属性连接,提高连接计算的效率,减少数据传输的通信代价. 在此基础上,提出多链连接查询优化算法,提升多区块链连接查询的效率. 最后,在2个真实公开的数据集上进行实验. 结果表明,多区块链间的连接索引结构稳定;与传统的直接进行连接查询的操作相比,多区块链连接查询优化方法简化了查询处理过程,通过访问连接索引直接获取查询结果,减少了本地计算负载和网络开销,提高了查询效率.     

一种XML多分支路径索引查询算法

为高效地实现XML多分支路径查询,提出了基于索引的XML多分支路径查询算法depthjoin.首先对XML文档进行编码并创建索引,然后对查询树进行查询匹配.采用栈存储多分支路径中的单路径,对多分支结点采用索引信息判定其子结点是否具有共同的祖先结点或父结点.与现有的XML分支查询算法相比,算法depthjoin充分利用索引,不需要进行单路径的连接操作,实验表明其查询效率比现有的查询算法高.     

用于分布式语义查询的语义逼近方法

传统的基于关键词的信息查询方法已经不能满足用户的需要. 为此,提出基于语义逼近的信
息查询方法,探讨了语义替换规则和基于逼近度的查询结果排序策略. 最后基于多代理技术
实现了一个分布式语义查询系统,能执行跨多个本体的语义查询任务.      

基于集合划分的分布式数据库查询分解算法

分布式数据库把数据分散存储在不同的站点上 ,使得数据库中最常用的查询操作 ,必须同时操作多个站点的数据 ,对查询处理提出了较高的要求。通过以关系模型数据库为例 ,详细地研究了分布式查询处理的一个分支——查询分解 ,从而提出了一种行之有效的查询分解算法——基于集合划分的查询分解 ,以使全局查询能完整地在各局部数据库上完成     

基于兴趣区域的图像检索方法的研究

目前大多数基于内容的图像检索(CBIR)技术都依赖于图像的全局特征(例如颜色、纹理直方图等)，这样图像的空间布局特征被忽略了。由此提出的图像检索方法克服了这个问题，它是基于如下原则：用户应最有资格指定查询”内容”，而不是计算机，该方法使得用户能够选择多个”感兴趣区域”并且在检索过程中指定它们的空间布局相关性。     

ASP.NET程序设计中LINQ技术的应用研究

LINQ称之为语言集成查询,是微软在.NET Framework 3.5中提供的一项新技术。该项技术将查询操作直接引入到.NET框架所支持的编程语言中,如C#、Visual Basic等,不仅可以查询外部数据源,更能方便地查询内存中的数据,操作简单方便,有很强的实用性。文章通过一个简单的例子来介绍LINQ访问数据库的基本用法。     

Oracle Spatial在构建多源地学空间数据库中的应用

地学数据具有结构复杂、多尺度、数据量大的特点.将多源地学数据库集成在同一操作平台与数据库中进行分析使用,使用传统的空间数据储存方法有一定的难度.采用大型数据库系统Oracle 9 i Spatial构建地学空间数据库方法,提供了建立空间数据库的实例与应用程序访问空间数据库方法.实践表明,采用Oracle Spatial构建多源地学空间数据库具有空间数据格式统一、数据安全性高、数据存储量大的优点.     

移动对象范围监视查询研究

范围监视查询在空间数据库的相关领域中具有越来越广泛的应用,基于此提出了一种范围监视查询管理技术,该技术可以较好地适应大量移动对象的环境,同时有效地缩减了移动通信的成本,减轻了服务器的负载。     

基于缓存候选结果集的轨迹隐私保护方法

在基于位置服务的连续范围查询过程中,针对相交区域需要重复查询的问题,提出一种基于缓存候选结果集的轨迹隐私保护方法。该方法采用二级缓存机制,分别在用户端和匿名器中缓存用户查询得到的候选结果集,供用户移动轨迹上的后续查询点使用,以减少用户与服务器之间的交互,降低用户信息暴露给服务器的风险。同时通过基于Markov模型的移动位置预测方法进行k-匿名,提高缓存的命中率。安全分析表明该方法能有效保护用户的轨迹隐私。实验结果显示该方法能减小服务器的计算和通信开销。     

基于受限样本的深度学习综述与思考

深度学习目前依靠大数据和强算力取得了较大进展,但在样本受限情况下的表现差强人意,主要问题在于函数空间(簇)的建构和在数据集受限情况下算法的设计。据此,本文对受限样本下的深度学习进行了分类综述。另外,从目前对大脑的研究来看,人的认知过程在大脑中是分区域的,每个区域担负的功能是不同的,对每个区域功能的学习过程也应该是有差异的。因此,提出了“功能进阶”式的深度学习的设想,试图构建分区分层多种功能模块组成的网络结构,研究“进阶”式的功能模块训练方法,以期探求“仿人学习”的新路径。     

基于SR-树的空间对象反最近邻查询技术研究

反最近邻查询是空间数据库的重要应用之一,是在最近邻查询基础上提出的一种新的查询类型,以往基于范围查询或最近邻查询的方法搜索影响集效率不高,本文在分析RNN查询的基本概念和存储区域的基础上,区别于R＊-树,提出了基于SR-树的RNN查询方法,优化了空间对象的反最近查询性能,在高维空间查询上具有明显优势。     

基于Voronoi图的反向最近邻查询方法研究

为了解决数据集中数据点的反向最近邻问题,利用Voronoi图及空间分割区域的性质计算查询点的反向最近邻,通过Voronoi图的特性可免去每次都计算数据集中给定查询点的最近邻的步骤,每次查询可过滤出少数的几个数据点并对其进行反向最近邻的判断.给出了在数据点被加入或删除时,对查询点的反向最近邻变化情况的判断方法与算法.为了便于数据库查询,设计了相应的空间存储数据结构.比较分析表明,该方法较适用于平面及复杂曲面上的数据点的反向最近邻的查询.     

用于RFID中间件的内存数据库结构研究

内存数据库(MMDB)是射频标签(RFID)中间件能够实现实时过滤、分组、计数等操作的关键.针对大规模RFID应用中通用的以T树为索引结构的MMDB不能得到很好的效率的问题,在详细分析RFID应用的数据特性的基础上,总结出RFID应用的数据及其操作特征,提出一种全新的算法,并改进了MMDB的索引结构.算法与MMDB的索引结构相结合,使得内存数据库在支持所有符合EPC Global标准的接口操作的基础上,将需要保存的数据量减少到最低,能保证每个标签只有一条记录.在RFID应用所特有的大量范围查询上,查询的时间复杂度降低到了O(n).     

On the graph traversal method for evaluating linear binary-chain programs

Grahne et al. have presented a graph algorithm for evaluating a subset of recursive queries. This method consists of two phases. In the first phase, the method transforms a linear binary-chain program into a set of equations over expressions containing predicate symbols. In the second phase, a graph is constructed from the equations and the answers are produced by traversing the relevant paths. A new algorithm is described which requires less time than Grahne' s. The key idea of the improvement is to reduce the search space that will be traversed when a query is invoked. Further, the evaluation of cyclic data is speeded up by generating most answers directly in terms of the answers already found and the associated "path information" instead of traversing the corresponding paths as usual. In this way, this algorithm achieves a linear time complexity for both acyclic and most of cyclic data.     

一种基于分段存储的三维映射方法

三维波形映射技术提高了数字示波器的波形捕获率,但死区时间仍然广泛存在。提出了一种"分段存储集中映射"三维成像方法。根据时基将高速大容量动态存储器(DDR3 SDRAM)分成多段存储区域,连续存储多幅具有相同触发条件的波形,将DDR3 SDRAM中的多幅波形集中映射。基于双口RAM的快速波形映射技术和多路并行映射技术大大缩短了映射时间,在保证高波形捕获率的同时实现了数据的海量存储,使整个DDR3 SDRAM存储的波形时间范围内实现了无缝采集。通过建立数学模型证明了该系统能在更短时间内捕获到异常波形,双脉冲测试法测出该系统的最高捕获率为6 250 000 wfms/s,经过分析得出系统死区时间比为43.86%。