受限区域内的单纯型连续近邻链查询方法

由于已有的最近邻查询方法无法直接处理受限区域内的单纯型连续近邻链查询问题,针对受限区域和障碍物的复杂性,详细研究了受限区域内无障碍物和有障碍物环境下的单纯型连续近邻链查询方法,分别提出了VOR_NB_CRSCNNC算法和VOR_CB_CRSCNNC算法。算法基于计算几何中的Voronoi图和判定圆域对空间数据对象进行预先筛选和计算,每次查询仅需考虑落在数量较少的Voronoi多边形和判定圆域内的数据点,预先过滤掉大量数据,减少每次计算涉及的数据量。理论研究和实验分析表明,所提出的算法在查询过程中减少了数据逐一判断的冗余计算,受受限区域形状的影响较小,较大程度提高了查询效率。     

Voronoi图的构建与受限区域内的最近邻查询方法研究

Voronoi图在空间数据查询、数据挖掘、图像处理、模式识别和智能交通管理等方面具有重要的作用。为了简化构建的复杂性和提高构建效率,基于分治法、启发式局部优化策略和局部数据点的扫描线动态更新策略,提出了基于凸包的Voronoi图生成方法,给出了Create_Voronoi()算法。进一步,为了弥补已有近邻查询方法无法处理受限区域内的最近邻查询的不足,基于Voronoi图研究了受限区域内的同质和异质最近邻查询方法,分别提出了TVor_NN()算法和YVor_NN()算法。理论研究和实验分析表明,提出的研究方法在Voronoi图的构建和受限范围的最近邻查询等方面具有较大的优势。     

Voronoi图的构建与查询方法

Voronoi图在图像处理、网络数据分析、空间信息检测、空间定位查询和路网轨迹分析等领域具有重要作用.为了有效构建Voronoi图,研究了利用Delannay三角网和影响区域对Voronoi图进行构建和动态更新的方法.探讨了基于Voronoi图进行空间近邻关系查询的主要方法.基于研究的方法,设计和开发了Voronoi图的生成与应用系统,该系统具有较好的应用性能.