R*-树空间索引的改进

R*-树基于局部调整的思想对节点进行管理,存在时间与效率上的不足。为克服R*-树的不足,给出了一种新型的存储结构,并给出新型存储结构的插入、溢出、分裂等空间索引常用操作的算法。分析新的存储结构的优点,并通过实验结果说明该方案比R*-树具有更高的效率。     

R*-树空间索引的优化研究

针对大型空间数据库应用的需求及己有空间索引技术的不足,在论述R-树及R*-树索引技术的相关概念、数据结构、算法描述及性能分析的基础上,提出了一种改进的R*-树空间索引结构。研究结果表明：改进后的R*-树与原始的R*-树相比具有更高的性能。     

基于R树的空间数据索引技术的探索

目前,基于空间数据库管理系统的空间数据索引技术的研究与应用正不断地兴起,且日趋成熟。分析经典的空间数据索引技术R-树和R^＊-树的优势与特点,在R^＊-树索引结构的基础上融合了传统的四叉树索引方法的精髓,提出了一种改进的R^＊-树索引技术一即R^＊Q-树索引方法。设计并实现了R^＊Q-树索引方法中索引构造算法的主要改进部分,并采用大量的随机实验数据验证了改进算法对提高空间数据索引效率的有效贡献。     

一种基于R*树的自相似性连接算法

相似性连接是很多研究问题的基础,不少实际问题也都可以归结为相似性连接。针对两个输入集合相同的相似性连接问题,以R*树作为索引结构,提出一种高效的自相似性连接算法Self-SJ,返回最相似的k个对象对。该算法利用了分支界限思想,在使用剪枝策略减少候选对象对的同时,也避免了重复节点对的计算,因而比传统的基于R*树的算法更加快速。在真实数据集上的实验表明,Self-SJ不仅具有更短的运行时间,对于参数k也具有良好的可扩展性。     

一种基于聚类分析的R*树结点重叠判定算法

聚类分析可以对大量空间对象进行聚类划分,优化R*树的结点.根据R*树的强制重插原则,在聚类分析基础上提出一种扩展MBR的对角线段对相交算法以判定类结点的重叠.从根本上改变以往在解决R*树结点重叠时仅将MBR形状改变或单纯紧致正交MBR所存在的问题,以此为判定条件可以控制聚类算法迭代次数,减少噪声点对聚类的影响.其中判定算法时间复杂性为O(nlogn)级.实验结果表明在范围查询中引入基于聚类分析的对角线段对相交判定算法的查询效率优于基于R*树的Gain/Loss度量的贪婪算法和基于SR树的算法的查询效率.     

基于R树优化的地图匹配算法

针对地图匹配算法中低采样率ST-matching算法运行时间长的问题,利用索引结构来加速搜索过程.采用了R树及其变种索引,以ST-matching算法为基础,改进并优化ST-matching算法.将搜索圆形区域转化为矩形区域以支持覆盖和交叉查询,利用滑动窗口优化回退问题.实验结果表明,以R树和其变种索引能在扩大搜索范围...     

R*-树结点多目标遗传分裂算法

R*-树可有效地提高散乱点云、网格曲面等数据的处理效率.为提高R*-树结点空间利用率,将结点分裂过程视为多目标优化问题,采用遗传多目标优化求解结点分裂的近似全局最优解集;以结点最小外接矩形的重叠度和体积作为评价标准选取最佳分裂方案,实现R*-树的结点最优分裂.实例结果证明,该算法可实现各类复杂几何对象的R*-树结点分裂问题,并有效地降低R*-树结点分裂的参数依赖性,提高R*-树空间数据的查询效率.     

基于R树多维K-匿名算法

K-匿名是微数据发布隐私保护的一种重要方法。针对适应动态数据、实时相应等特征需求,提出基于R树的多维数据K匿名解决方案,包括对原有R树结构的改造方法及其相应的K-匿名化过程。基于Adult数据库,通过实验验证了本模型能够保证K匿名属性的正确性,同时由于分裂算法的影响,也能保证信息保存的完整性。     

一种全新的R树节点选择算法

在 R树插入算法中采用全新的节点选择算法 ,一改传统的从根节点开始自上而下的节点选择方案 ,而是从叶节点层开始 ,先自下而上再自上而下地选择叶节点 ,较好地解决了同层节点重叠所导致的查询效率低下的问题。实验证明 ,提出的 R树空间索引方法 ,不仅在查询效率上明显优于 R*树,而且 R树生成的时间开销也减少了 50%左右 ,综合性能超过了 R*树 ,便于扩展到三维甚至多维空间中 ,以实现对空间数据和时空数据的高效查询功能。     

R-树结点分配的新算法

近年来,针对空间数据库索引的研究引起了人们越来越多的兴趣和关注。为了快速、有效地处理存储于空间数据库中的海量空间数据,专家学者提出了大量的基于磁盘的空间索引方法。其中,1984年Guttman提出的R-树是目前非常有效的空间索引结构。针对R-树的结点分配算法存在的不足,提出了一种新的结点分配算法。研究结果表明： 新的分配算法比原始的算法产生的交叠会更小,从而有效地控制了多路查询的几率,较明显地提高了空间查询的效率。     

一种基于 R* -tree的时空索引

时空数据是一种特殊的多维数据，其每一数据项的时间戳值是单调递增的。3D R-tree把时间看作为空间的另一维，然后利用R-tree进行空间索引，查询效率比较低而且只能处理离线数据。而HR-tree将时间维孤立出来，同时保存每一时间戳的空间数据，查询效率较高但是空间开销大。该文提出了一种基于R*-tree算法的时空索引方法。该方法比3D R-tree有更好的查询效率且支持在线数据模式．较之HR-tree在保证查询效率的同时使用更少的存储空间，最后给出了试验对比结果。     

人工智能中A*算法的局部改进及其实现

本文对人工智能中的经典启发式搜索算法—A     

空间数据库索引管理系统的设计与实现

By the special character and wide application of spatial data,it is needed to design a kind of spatial database system management system(SDBMS),index management is a core part of SDBMS,the performance of a database is decided by the management function of index largely ,this paper defines from the structure of the minimum data item to index tree,index page‘s storage structure and memory management,designs and implements ultimately a spatial database index management system.     

B~+-Tree的改进算法在可复用软构件库中的应用

文章通过对B+-Tree索引算法的改进,将其应用到可复用软构件库中。该改进算法继承了B+-Tree的优点,结合可复用软构件库的特点,将构件库多维数据索引转化为B+-Tree一维数据索引进行存储、查询。通过对比分析,证明了该构件库索引算法大大改进了构件库中构件的查找效率。     

基于网格与R-树空间索引的矢量线图任意简单多边形窗口裁剪算法

针对大规模矢量线与大量裁剪窗口同时出现的线裁剪算法存在的三个主要问题,减少线段求交次数、简化交点出入属性计算以及无交点矢量线的取舍,本文提出了一种基于双空间索引的大规模线图任意多边形裁剪算法。算法根据裁剪多边形的边分别建立R-树索引和均匀Cell索引,应用两种索引各自的优点大幅减少被裁剪线段与裁剪多边形上线段的求交次数。在此基础上,基于均匀网格索引,提出局部射线法,简化交点出入属性计算和无交点矢量线的取舍。本文在传统算法基础上提出三点改进:首先提出基于两种空间索引模型进行线段求交计算,保证算法在理论上具有较低的时间复杂度;其次,在射线法和网格索引基础上提出局部射线法,使得判断每个交点出入属性的时间复杂度为O(1)～ O(n~(1/2)),与参考文献中的算法相比,此方法的优点是避免判断多边形上顶点的方向;最后,算法中裁剪多边形可以是包含任意多个洞的任意简单多边形,克服传统算法中对裁剪多边形的特定约束条件。     

基于CUDA的并行K-近邻连接算法实现

针对大规模空间数据的K-近邻连接查询问题,设计了一种CUDA编程模型下K-近邻连接算法的并行优化方法。将K-近邻连接算法的并行过程分两个阶段:1)对参与查询的数据集P和Q分别建立R-Tree索引;2)基于R-Tree索引进行KNNJ查询。首先根据结点所在位置划分最小外包框,在CUDA下基于递归网格排序算法创建R-Tree索引。然后在CUDA下基于R-Tree索引进行KNNJ查询,其中涉及并行求距离和并行距离排序两个阶段:求距离阶段利用每一个线程计算任意两点之间的距离,点与点之间距离的求取无依赖并行;排序阶段将快速排序基于CUDA以实现并行化。实验结果表明,随着样本量的不断增大,基于R-Tree索引的并行K-近邻连接算法的优势更加明显,具有高效性和可扩展性。     

基于A*算法的全局路径搜索

解决路径搜索问题有许多算法。本文基于A*算法,选择不同的估价函数进行路径搜索,找出在不同环境下的尽可能优化的路径,确定一种合适的估价函数,解决移动机器人的避障与导航问题。通过VC 6.0程序语言进行仿真实验,验证所选择的路径。