基于位置范围的道路网skyline查询

随着无线通信和定位技术的发展,道路网skyline查询在基于位置的服务等方面越来越重要。考虑到现今道路网中位置隐私保护和定位设备的精度问题,用户在道路网上的位置通常用一个范围来表示。但是,已有的道路网skyline研究都是基于单一查询点。针对这一问题,研究了一种新的查询——基于位置范围的道路网skyline查询(RNS),提出了一种基于边界点替换的有效查询处理算法。另外,针对已有的道路网skyline查询中复杂的道路网距离计算对查询效率的影响问题,通过计算兴趣点在道路网上的有效skyline路段,将其与道路网信息融合,建立了道路网skyline模型。基于该模型设计了一种能有效支持RNS查询的道路网skyline索引SSR-tree,提出了基于索引的RNS查询处理算法。通过大量实验验证了所提方法的有效性,并比较了基于索引的算法在查询效率和精度上的提高。     

室内概率阈值反向最近邻查询

室内空间变得越发的庞大和复杂,随之产生了越来越多的室内空间查询需求.目前已有文献提出了针对室内空间环境的范围查询和最近邻查询,而作为常见的空间查询类型的反向最近邻查询,尚未有相关的研究.为此,提出了室内概率阈值反向最近邻查询和基于定位设备的设备可达图模型.在图模型基础上,提出了室内概率阈值反向最近邻查询处理算法,该算法由基于图模型的批量剪枝、基于室内距离的剪枝、基于概率的剪枝和概率计算4部分构成,通过剪枝策略修剪掉不可能出现在结果集中的对象,从而缩小了查询空间,提高了效率.     

云环境下基于数据流的k-means聚类算法

k-means算法是一种 最常用的基于划分的聚类算法。传统的集中式k-means算法已不能适应当前呈爆炸式增长的数据规模,设计分布式k-means算法成为了目前亟需解决的问题。现有分布式k-means算法基于MapReduce计算框架且没有考虑初始聚类中心的影响。由于每个MapReduce任务均需要读写分布式文件系统,导致MapReduce不能有效表达多个任务之间的依赖关系,因此提出了一种基于数据流的计算框架,该框架建立在MapReduce之上,将数据处理过程按照数据流图建模。在该框架的基础上,提出了一种高效的k-means算法,它采用基于多次采样的初始聚类中心选取方法来实现负载均衡及减少迭代次数。实验结果表明,该算法的可扩展性较好,且效率比现有算法高。     

3维空间线与体对象间的拓扑关系完备性研究

线与体是3维空间中两类重要的空间对象,对其之间的拓扑关系进行研究在地矿开采、交通运输等很多领域都有非常重要的应用价值。为了准确高效地对3维空间线与体,特别是复杂对象间的拓扑关系进行分析,首先定义了一类基本空间对象,同时用9交模型来表达空间对象之间的拓扑关系;然后利用线与体之间的9条否定规则推导出基本线与体之间可能存在的11种拓扑关系,再利用复合推导的方法来得到复合线对象与体之间的19种拓扑关系;最后得出了用于推导分析复杂线与体之间拓扑关系的算法。经过详细分析与讨论,证明了这些拓扑关系具有完备性。实践表明,利用完备拓扑关系,不仅可以保证推导分析算法的正确性,也能极大简化复杂线对象与体对象间拓扑关系的分析。     

MVL条件下k—out—of-n：S系统的研究

复杂网络环境下的系统组件往往处于多种不同状态,二值逻辑(BL)在描述多种组件状态时显得无能为力.本文提出了采用多值逻辑(MVL)分析组件状态,重点描述k-out-of-n:S系统模型,并采用Minkowski距离和定义可生存性函数描述系统状态和可生存性.实验表明,MVL条件下的k-out-of-n:S模型很好地描述了系统的状态扣可生存性.     

基于感知规则集策略的约束空间RFID室内符号定位算法

随着普适计算的不断发展,室内定位技术的研究也成为当今研究的热点问题。室内定位技术的不断进步使得RFID也开始部署到各种各样的室内场景。为了提高室内空间中的定位精度,提出了一种基于感知规则集策略的约束空间RFID室内符号定位方法。算法基于室内空间中的符号,通过定义感知情况来确立定位规则,使得算法具有良好的室内空间适应性,且使用少量的阅读器即可实现较高精度的定位。为了提高定位精度,引入了感知规则集的概念,对场景中的情况抽象提取,进一步增加算法定位精度。最后,以约束空间中的室内场景作为实验环境对算法进行验证,分析结果表明,在室内空间中算法的定位精度及抗干扰能力优于现有算法。     

支持非第一范式的DBMS中DD的设计和实现

NFMDB数据库管理系统是在 RDBMS的基础上扩充而成的 ,它支持非第一范式 NF2 (Nonfirst normal form)及多媒体数据类型。首先 ,分析了集中式和分离式字典系统的特点 ,并阐述了主动 DD和被动 DD的区别 ;其次 ,讨论了 NFMDB系统为处理 NF2问题而引入的关系字典、属性字典等字典的构造 ,并给出了部分结构描述 ;然后 ,用 create语句描述了一个关于 NF2 存储模式实例 ,同时以 select语句为例讨论了用关系字典和属性字典为基础转换多维 NF2 问题为平滑关系的算法 ,所有这些操作均在关系字典和属性字典中给出了相应的存储描述 ;最后 ,探讨了以关系方式存储 DD的优点以及 DD与 DBMS的关系。由此得出以扩充 DD系统为基础处理 NF2 问题是可行的。     

空间分析数据库的研究方法及技术

通过大量文献研究 ,分析了空间分析数据库的研究平台、研究方法和技术 ,以及各种研究平台的优缺点 .重点讨论了基于 Realms的空间数据类型、ROSE代数、基于可扩充 DBMS的空间分析数据库的研究方法和技术 ,以及同类系统的不足和需研究解决的问题 ,并指出 Realm s可以有效地表示二维的空间数据及支持空间拓扑操作算法 .文中还分析研究了基于主存数据库技术和 ROSE代数的空间存储管理子系统 ,并指出把它与可扩充数据库管理系统或具有 ADT机制的 DBMS进行集成 ,是研究空间分析 DBMS的有效途径     

Fuzzy Distance-Based Range Queries over Uncertain Moving Objects

Data obtained from real world are imprecise or uncertain due to the accuracy of positioning devices,updating protocols or characteristics of applications.On the other hand,users sometimes prefer to qualitatively express their requests with vague conditions and different parts of search region are in-equally important in some applications.We address the problem of efficiently processing the fuzzy range queries for uncertain moving objects whose whereabouts in time are not known exactly,for which the basic syntax is find objects always/sometimes near to the query issuer with the qualifying guarantees no less than a given threshold during a given temporal interval.We model the location uncertainty of moving objects on the utilization of probability density functions and describe the indeterminate boundary of query range with fuzzy set.We present the qualifying guarantee evaluation of objects,and propose pruning techniques based on the α-cut of fuzzy set to shrink the search space efficiently.We also design rules to reject non-qualifying objects and validate qualifying objects in order to avoid unnecessary costly numeric integrations in the refinement step.An extensive empirical study has been conducted to demonstrate the efficiency and effectiveness of algorithms under various experimental