空间数据库中的线段k近邻查询研究

K近邻查询是空间数据库中的重要查询之一,k近邻查询在内容的相似性检索、模式识别、地理信息系统中有重要应用。针对现有k近邻查询都是基于点查询的情况,提出基于平面线段的k近邻查询,查找线段集中给定查询点的k个最近线段。给出基于Voronoi图的线段k近邻查询算法及给出相关定理和证明。该算法通过线段Voronoi图的邻接特性找到一个候选集,然后从中找到最终结果。通过随机数据的实验证明,所提算法明显优于线性扫描算法和基于R树的k近邻查询算法。     

基于Voronoi图的线段反向最近邻查询

提出一种基于平面线段的反向最近邻查询方法,用于找出线段集中以查询线段作为最近邻的线段。通过构造线段集的Voronoi图处理不相交的线段。根据其邻接特性和局部特性,给出基于Voronoi图的线段反向最近邻查询算法及相关定理和证明。实验结果表明,反向最近邻方法易于找到相交的线段,具有较高的查询效率。     

路网中线段反k最近邻查询研究

为了弥补现有的研究成果无法有效地处理路网环境下基于线段的反k最近邻问题的不足,提出了在路网环境下线段反k最近邻查询方法。该查询方法主要应用于评估查询对象的影响范围。根据路网及Voronoi图的特点提出了网络线段Voronoi图的概念。在静态数据集情况下利用网络线段Voronoi图的性质提出了STA_RVLRk NN算法,查询包括过滤过程和精炼过程两大部分。进一步,在动态数据集的情况下提出了DYN_RVLRk NN算法,查询分为空间线段对象增加和删除两种情况,并对不同的情况给出了相应的算法,得到查询结果集。理论研究和实验表明,所提算法能有效地处理路网中基于线段的反k最近邻问题。     

基于平面线段的反向最近邻查询

反向最近邻查询是空间数据库空间查询的研究热点。目前反向最近邻查询的查询粒度都是基于一维的点,在一些空间物体不能抽象为点的情况下将其抽象为点进行反向最近邻查询,查询结果不能达到一定的精度。该文在分析基于平面线段的最近邻查询和R树结构的基础上提出了一种改进的R树—Rcd树,并给出了基于Rcd树的平面线段反向最近邻查询算法,该方法能实现平面线段的反向最近邻查询。     

基于平面线段的反向最近邻查询

反向最近邻查询是空间数据库空间查询的研究热点。目前反向最近邻查询的查询粒度都是基于一维的点．在一些空间物体不能抽象为点的情况下将其抽象为点进行反向最近邻查询,查询结果不能达到一定的精度。该文在分析基于平面线段的最近邻查询和R树结构的基础上提出了一种改进的R树－Rcd树,并给出了基于Rcd树的平面线段反向最近邻查询算法．该方法能实现平面线段的反向最近邻查询。     

障碍空间中基于Voronoi图的k最近邻查询

为了提升障碍空间中k最近邻查询的效率,研究了障碍空间中基于Voronoi图的k最近邻查询方法,提出了在障碍空间基于Voronoi图的kNN-Obs算法。该算法采用了两个过程:过滤过程和精炼过程。过滤过程主要是利用Voronoi图的过滤功能,较大程度地减少了被查询点的个数。精炼过程主要根据障碍距离和邻接生成点对候选集内对象进行第二次筛选。进一步给出了处理新增加点的ADDkNN-Obs算法和处理删除点的DENkNN-Obs算法。实验表明该算法在处理障碍空间中的k最近邻问题时具有优势。     

基于Voronoi图的方向区域查询方法

针对空间中方向区域查询效率不高的问题,通过引入Voronoi图,利用其特性对数据空间进行划分,提出了基于Voronoi图的方向区域查询方法.该方法在基于Delaunay三角网生成的Voronoi图索引结构基础上,将首结点与查询对象连线形成有向线段,利用Voronoi图可以通过邻接生成点延展的特点确定查询对象的位置,通过...     

空间数据库中混合数据组最近邻查询

现有的组最近邻查询方法主要将空间中数据对象抽象为点或线段进行处理。但在现实应用中,仅仅将空间对象抽象为点或者线段,往往会影响查询的精度及效率。针对现有的组最近邻查询方法无法直接有效地处理混合数据组最近邻查询的不足,提出空间数据库中混合数据组最近邻查询方法。首先提出了混合数据Voronoi图的概念和性质。接着基于混合数据Voronoi图对混合数据集进行剪枝,针对查询对象数量为1和查询对象数量大于1的情况分别给出了相应的剪枝算法。利用所提的剪枝算法能有效去除不可能成为结果的数据对象,得到候选集合。在精炼过程中根据各个数据对象之间的位置关系给出相应的距离计算方法,通过比较候选集中数据对象到各个查询对象的距离之和,最终得到正确的查询结果。理论研究和实验表明,所提算法能够准确、有效地处理混合数据组最近邻查询问题。     

障碍环境中线段组最近邻查询方法研究

为了解决现有成果无法有效处理障碍环境下的线段组最近邻查询问题,提出了障碍环境中线段组最近邻查询方法。查询过程分为过滤阶段和精炼阶段两个部分。在过滤过程中,首先根据线段Voronoi图的性质以及线段障碍组最近邻查询的定义,提出了针对数据线段的剪枝定理,并提出了OLGNN_Line_Filter算法;根据线段障碍距离的定义,进一步提出针对障碍物的剪枝定理,并给出了OLGNN_Obstacle_Filter算法。在精炼过程中,为了得到更精确的查询结果,提出了相应的精炼定理和精炼算法STA_OLGNN。理论研究和实验表明,所提算法能够有效地处理障碍环境下的线段组最近邻查询问题。     

空间相似查询中MBR边界区域关系研究

相似查询是基于向量空间的一种重要查询方法。点、线段、区域是向量空间对空间对象的三种基本表达。本文在不改变结点MBR区域前提下,通过区域扫描对MBR区域重叠面积进行计算。利用R*树结点MBR允许重叠的特性,在不能消除区域重叠产生的死空间情况下,研究了更为精确的MBR边界的线段关系,并给出线段的最近邻查询算法和相似线段选取算法。实验结果表明该方法的CPU计算代价较低且显著提高了相似查询与更新的效率。     

Voronoi图的生成及近邻关系查询方法

针对构建Voronoi图的方法的生成效率较低,构建复杂度较高的问题,提出了利用多方法交叉融合进行Voronoi图的构建与更新的方法。为了提高空间数据最近邻查询的效率,提出了基于Voronoi图和Voronoi多边形最小内切圆的最近邻查询方法;针对查询点位置频繁变化的情况,提出了基于Voronoi图和Voronoi多边形最小外接矩形的最近邻查询方法;为了提高对偶近邻对和最近对的查询效率,利用Voronoi多边形和对应的最小内切圆进行过滤和查询,提出了统一查询对偶近邻对和最近对的新方法。实验结果表明,所提方法解决了因数据分布不均导致的额外计算量的开销问题,在数据集规模较大和查询频率较高时具有一定的优势。     

基于动态创建局部Voronoi图的连续近邻查询

在充分认识到k阶Voronoi图在解决连续k个近邻查询优越性和现实不可行性的基础上,用分支限界的思想去界定预创建Voronoi图生成点范围的上界,提出了一种动态地创建局部Voronoi图的办法解决连续近邻查询问题。该方法只是在给定查询段上所有点的k个近邻范围上界内创建一个局部的k阶Voronoi图,这样大大降低了基于Voronoi图的连续k近邻查询的代价。     

基于Voronoi图及其对偶图的反最近邻查询

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。     

线段加权Voronoi图的离散生成算法的研究与实现

线段加权Voronoi图是对普通Voronoi图在生成元以及权重两方面加以推广而产生的.给出用离散的方法来生成线段加权Voronoi图,无须复杂计算,容易实现.另外利用其解决绿化问题,会达到良好的划分及可视效果.     

空间数据库平面线段近邻查询问题研究

空间数据库的近邻查询近几年受到人们越来越多的关注.近邻查询根据程度不同可分为点与点的近邻查询、点与线段、线段与线段的近邻查询.目前,前两者研究的较多,后者没有查到相关文献.提出平面线段与线段的近邻查询问题.有针对性地解决一些空间物体无法抽象为点的情况.平面线段的近邻查询在现实中有着广泛的应用价值.根据平面线段与线段是否相交分为两类;不相交的平面线段再根据位置关系分成9种情况.分别对上述各种情况进行讨论研究.给出了线段近邻查询的筛选规则、定理和查询算法,进行了实验分析和比较,新方法实现了平面线段与线段的近邻查询,具有较高的查询效率.