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针对位置服务应用中,基于道路网络的移动对象连续K最近邻(CKNN)查询实时响应速度慢的问题,提出基于方向关系约束的移动对象CKNN查询算法CDR-CKNN。采用锥形模型建立方向关系表示模型,将查询中的方向关系谓词转化为开放图形,作为K最近邻查询的约束条件,快速过滤与查询结果无关的道路边,从而避免查找最近邻对象时对道路网的盲目扩展,缩短查找K最近邻对象的时间。实验结果表明,当道路网络规模增加时,CDR-CKNN算法查询性能比IMA/GMA算法提高2倍~3.3倍,其性能受兴趣点对象分布密度影响较小;采用八方向锥形模型比四方向锥形模型的算法查询效率提高1.5倍~3倍。 相似文献
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空间网络数据库中反k最近邻查询算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在空间网络数据库中,对象的位置和运动被约束在网络中,对象之间的距离不是传统的欧氏距离,而是由网络连通性决定的网络距离,因此,基于欧氏空间的反最近邻查询算法不适用于空间网络数据库.本文对空间网络数据库中的反最近邻查询问题进行了研究.给出网络数据和兴趣点的索引结构及空间网络数据存储模型.给出查询空间修剪定理,并在此基础上,提出空间网络数据库中适用于单、双色反七最近邻查询的RkNN算法.证明了该算法的正确性.最后通过实验对算法进行了验证. 相似文献
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李俊丽 《计算机与数字工程》2011,39(2):26-28,51
给出了概率查询的分类,描述了最近邻查询及其基于R-树的深度优先算法,针对此算法的不足,提出了对mindist的改进以完成移动对象的最近邻查询。 相似文献
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最近邻查询是地理信息系统领域经常遇到的问题,而反最近邻查询是在最近邻查询的基础上提出的一种新的查询类型。在分析利用Voronoi图进行最近邻查询的基础上,提出了基于Voronoi图及其对偶图Delaunay图的反最近邻查询,大大缩小了在海量空间数据库中进行反最近邻查询的查询范围。 相似文献
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最近邻查询是空间数据查询领域中最重要的查询技术之一.最近邻查询根据所查询的目标对象的运动特性分为静态最近邻查询和动态最近邻查询.静态最近邻查询的关键在于运用最小距离和最小最大距离作为查询条件,对索引树的节点进行排序和剪枝进而查找目标对象 通过对现有最近邻查询算法的分析研究,比较这些现有算法的优缺点 相似文献
6.
基于VAR树的反向最近邻查询技术的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在空间数据库中,反向最近邻查询技术是最重要的查询技术之一,它是在最近邻查询技术的基础上提出的,如何有效地实现反向最近邻查询一直是人们研究的热点.以往都是基于类似R树索引结构的查询,在高维的情况下,使查询的速度急剧下降,形成"维数灾难".因此引用了一种新的索引结构--VAR树,并对VAR树进行了改进,引进了性能优越的SR树,并给出了基于这种索引结构的最近邻和反最近邻查询的算法.经实验验证基于VAR树的反向最近邻查询算法,在高维空间中的查询效率有了较大的提高. 相似文献
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传统的组近邻算法不能很好解决约束区域中的查询问题。因为一旦约束区域改变,算法需要重新建立索引。另外,如果查询集合发生变化,算法需要重新从磁盘装入节点,从而带来了冗余的I/O成本。为此,提出了一种新的算法,即约束的组近邻查询算法。主要思想包括在遍历过程中应用约束条件并利用信息重用方法。集中的实验结果表明提出的算法是有效而高效的。 相似文献
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基于关键维的高维空间划分策略 总被引:7,自引:0,他引:7
索引技术是基于内容的相似性检索的核心内容,而数据的分割则是影响索引性能的关键因素.提出一种高维数据空间分割策略--在距离分割基础上基于关键维的二次分割,以及相应的索引技术.基于关键维的二次分割保证孪生兄弟节点的无重叠性,而在索引中根据选定的关键维进行孪生兄弟节点间的二次过滤,从而增强过滤效率.这种数据分片策略和索引技术使得索引的过滤效率成倍提高.实验结果显示,关键维能够很好地提高索引的相似性检索性能,对于加速基于内容的多媒体信息检索具有很大的意义. 相似文献
9.
传统的反向k近邻查询的研究主要集中在k=1时的单色移动对象的反向最近邻查询上,单色和双色的反向k近邻查询问题还没有解决。利用网格索引结构结合60°平面修剪策略,提出了一种解决单色和双色的移动对象的连续反向k近邻查询方法。最后实验结果验证了算法的有效性。 相似文献
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CPM(conceptual partitioning monitoring)是一种较为高效的概念划分网格的思想,用以解决二维空间下的连续最近邻查询问题.在此思想的基础上提出一种采用树形结构来索引概念划分网格的连续最近邻查询算法T-CPM,通过一系列改进步骤,提升了这一算法的查询效率.实验证明,相比经典的算法,T-CPM优化了网格的检索顺序并节省了计算代价.此外,验证了将这一新的方法延伸到基于不确定空间对象的连续最近邻查询问题中,以此给出了一种针对动态不确定空间数据最近邻查询问题的思路和方法. 相似文献
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基于自由空间移动对象概率最近邻查询,给出受限网络移动对象概率最近邻(CNPNN)查询概念,提出一种基于网络概率Voronoi图的CNPNN查询算法.利用基于网络距离的概率度量得到不确定数据的网络概率Voronoi单元,建立网络概率Voronoi 图覆盖受限网络.使用对点查询具有优势的R+树,对不确定数据的网络概率Voronoi单元进行索引,减少搜索时间.确定查询对象所在网络Voronoi单元,得到查询对象最可能的最近邻.实验结果表明,该算法时间复杂度为O(n2+mlogmn),在一定条件下具有较好的性能. 相似文献
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传统DBSCAN算法不能正确聚类密度不均匀的数据集,聚类结果受邻域阈值和密度阈值参数的影响较大。提出一种新的优化初始点和自适应半径的密度聚类算法。利用反向最近邻和相似度矩阵发现当前全局密度最大的数据样本,分析该样本周围密度的分布情况,采用自适应的方法计算当前簇的邻域阈值,并利用DBSCAN算法进行聚类。在人工数据集和UCI数据集上进行测试的结果表明,与经典的DBSCAN、OPTICS、RNN-DBSCAN算法相比,优化初始点和自适应半径的密度聚类算法在ARI、NMI、Homogeneity、Completeness和V-measure 5个评价指标上整体取得最优值,其中在Compound、Jain等数据集上达到1.0,具有较高的聚类效率和准确度。 相似文献
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提出了一种基于最近邻特征线(NFL)与最近邻(NN)联合分类器进行人脸识别的方法。首先对人脸图像用主成分分析(PCA)降维,然后用快速独立变量分析(FastICA)提取独立基,分类时采用最近邻特征线和最近邻分类器的联合分类器进行分类。该方法综合了NFL和NN的优势,充分利用了同类之间相似,距离最短的性质。实验表明此方法提高了人脸识别率,是一种可行的人脸识别方法。 相似文献
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随着工业化程度的提高,设备的故障预测的重要性日趋提高。提出了一种基于循环神经网络(RNN)的故障预测算法,通过数据训练,充分发掘了RNN对时间序列数据的拟合能力。RNN故障预测模型由数据处理模块和神经网络识别模块组成。在数据处理模块中,采用数学函数分配的方法建立了RNN 模型的训练样本和测试样本。在神经网络识别模块中,针对当前故障预测技术中异常点难以确定的问题,应用了一种逐步逼近的神经网络训练方法。最后利用气体绝缘开关(GIS)故障数据对该算法进行了验证,结果表明,该方法可以在故障发生前检测到故障发生趋势,进而实现故障预测,并且能在逐步训练中确定异常点的位置。 相似文献