移动对象的K个连续最近邻查询算法

给定一个移动查询点和一个移动对象集合,由于查询和数据对象的位置都是连续变化的,因此不能依赖于给出的固定参考位置来解决查询问题.为了解决移动对象的K个连续最近邻查询,在TPR树的基础上,提出了分界时间的概念,利用α剪枝技术给出了查询算法.利用模拟试验证明了该算法的时间复杂度比其他算法有较大改善.     

时空数据库中基于TPR-树的反向最近邻查询

为研究动态环境下解决反向最近邻查询的算法,采用TPR-树索引结构给出了解决动态环境下的最近邻查询算法,并提出反向最近邻查询算法.该算法可有效解决平面上连续移动点的反向最近邻查询.     

一种连续最近邻查询的优化方法

连续最近邻查询是空间数据库中最重要的查询之一,在地理信息系统和位置定位服务等领域有重要应用.给定一个空间数据集P和查询线段q,连续最近邻查询返回结果＜R,T＞,其中T是一个间隔,R是这个间隔中所有点的最近邻.已有的连续最近邻查询算法无法实现I/O的优化,为此,提出一种优化的连续最近邻查询方法,该方法具有较高的I/O效率,不仅在减少磁盘访问数量方面进行优化,同时也提高CPU的性能.     

位置隐私保护下的连续最近邻查询

已有的位置隐私保护下的连续最近邻查询往往采用snapshot方式进行,导致较高的中央处理器开销.为此,研究了基于位置隐私的连续最近邻查询,提出了基于重用技术的位置隐私保护的连续最近邻查询算法.该算法利用相邻时刻查询结果集的相似性来减少计算成本,从而实现答案集的快速更新,可大大加快系统响应时间.实验结果表明了该算法的有效性.     

道路网络中移动对象的连续反k最近邻查询算法

在道路网络中,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,基于欧氏空间的反k最近邻查询算法不适用于道路网络。为了解决道路网络中移动对象连续的反k最近邻查询问题,给出了道路网络的一种索引结构及一种利用扩展树处理查询的方法,在此基础上,提出了道路网络中适用与单、双色连续反k最近邻查询算法（CRkNNMA算法）,证明了该算法的正确性。     

基于随机森林的K最近邻算法

作为人工智能算法的经典算法之一,K最近邻(KNN)在非线性、低维数据时能够取得优越的效果。但是,当维数较高时,现有数据集往往会变得较为稀疏,此时KNN需要大量训练数据才能保证精度。因此,适当的数据降维方法是改进KNN方法的重要手段。先用随机森林对训练数据集的变量进行排序,从而建立一种有效的KNN算法,并采用Boston数据集验证了该模型的有效性。     

概率可视最近邻查询算法

针对不确定对象的可视最近邻查询问题,对不确定Voronoi图的性质进行分析,提出多层邻接生成点和多层不确定Voronoi区域等概念,给出判断概率可视最近邻的理论方法,并提出基于不确定Voronoi图的概率可视最近邻查询算法,该算法通过直接确定参与查询的概率可视最近邻的范围以及参与可视性判断的障碍集的范围,避免了索引遍历时大量的比较计算和剪枝操作,采用真实数据集和模拟数据集对提出的算法进行了性能分析,实验结果表明,提出的算法能够有效地处理不确定对象的可视最近邻查询．     

障碍空间中不确定对象的组k最近邻查询方法

针对障碍空间中不确定对象的组k最近邻查询问题,提出了Pk OGNN(probabilistic k obstructed group nearest neighbor query)查询方法。Pk OGNN查询方法主要包括4个子算法:Compadist_o(),SpatialPru(),PruInterEnt()和PkOGNN(),这些子算法分别是集总障碍距离的计算方法、空间修剪方法、根据空间修剪方法进行R树中间结点修剪、最终精炼查询方法。所提Pk OGNN查询方法通过集成有效的修剪策略以便减少Pk OGNN的搜索空间,得到正确的k GNNs。理论研究和实验结果表明,所提方法具有较好的性能。     

移动点的反向最近邻查询

反向最近邻（RNN）查询是空间数据库查询的一个重要的问题。随着无线通讯的发展,时空数据库中反向最近邻查询问题越来越受到关注。本文基于Voronoi图的定义和性质,采用一种不同于Delaunay三角剖分的另外一种三角剖分进行研究,其优势在于对于某个特定点,包含它的三角形的数量较少,查询效率较高。     

基于Voronoi图的反向最近邻查询方法研究

为了解决数据集中数据点的反向最近邻问题,利用Voronoi图及空间分割区域的性质计算查询点的反向最近邻,通过Voronoi图的特性可免去每次都计算数据集中给定查询点的最近邻的步骤,每次查询可过滤出少数的几个数据点并对其进行反向最近邻的判断.给出了在数据点被加入或删除时,对查询点的反向最近邻变化情况的判断方法与算法.为了便于数据库查询,设计了相应的空间存储数据结构.比较分析表明,该方法较适用于平面及复杂曲面上的数据点的反向最近邻的查询.     

一种加速XML查询处理的ED编码构建和解析策略

使用ED编码进行查询处理可通过减少需要扫描的元素数量来降低系统的I/O负担和加快查询处理的速度,但其解析方向单一、解析过程复杂,这在一定程度上影响了系统性能。提出一种基于可逆有限状态转换器（RFST）进行ED编码构建和解析的方法来增强ED编码解析的灵活性;提出基于代价的ED编码解析策略来协助系统以最优方式解析ED编码,从而达到提升系统性能的目的。     

移动对象范围监视查询研究

范围监视查询在空间数据库的相关领域中具有越来越广泛的应用,基于此提出了一种范围监视查询管理技术,该技术可以较好地适应大量移动对象的环境,同时有效地缩减了移动通信的成本,减轻了服务器的负载。     

加工时间不确定的船体分段空间调度方法

针对调度过程中存在的不确定性因素及调度对象存在关联约束关系,提出了一种加工时间不确定的船体分段空间调度方法.以旁板这一类分段关联件的加工时间的变动作为不确定影响因子,建立了船体分段在不确定环境下的空间调度模型,目标为最小化由不确定因素造成分段提前、拖期的时空占用成本.该模型考虑了船厂实际生产过程中的随机加工时间以及分段和关联件的约束关系,结合某船厂的实际生产数据进行实例验证,结果表明,该模型能对加工时间不确定条件下的船体分段空间调度给出较优的调度解,而且在空间调度解的质量和模型应用范围等方面更贴近船厂现实生产情况.     

基于KNN算法的跑步运动轨迹监测系统设计

针对传统的跑步运动轨迹监测系统容易受到环境影响,导致监测结果准确性差的问题,提出基于KNN算法的跑步运动轨迹监测系统设计.利用射频子模块捕捉IMX179型号摄像头拍摄到的图像,控制子模块处理图像数据,并通过PCI总线传输信息.采用上下位机模块处理轨迹信息,通过指示灯显示跟踪结果.利用KNN算法识别跑步运动姿态,构建跑步...     

基于输入K-近邻的正则化路径上SVR贝叶斯组合

在ε-不敏感支持向量回归(ε-insensitive support vector regression, ε-SVR)正则化路径的基础上,提出基于输入K-近邻的三步式SVR模型组合方法。在整个样本集上进行训练,求得ε-SVR的正则化路径。由SVR正则化路径的分段线性性质确定初始模型集合,并应用平均贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion, BIC)策略对初始模型集合进行修剪以获得候选模型集合。该修剪策略可减小候选模型集合的规模,提高模型组合的计算效率和预测性能。在预测或测试阶段,根据样本输入向量采用K-近邻法确定最终组合模型集合,并实现贝叶斯组合预测。证明了ε-SVR模型组合的L_ε-风险一致性,给出了SVR模型组合基于样本的合理性解释。试验结果验证了正则化路径上基于输入K-近邻的ε-SVR模型组合的有效性。     

气动螺丝刀传动活块加工工艺分析与加工工艺

通过对气动螺丝刀传动活块加工工艺进行分析,提出了该零件的加工工艺,在普通立式铣床上加工出合格的零件,解决了进口气动工具无配件的问题。     

基于多片DSP的并行数字图象处理系统

本文主要探讨专用数字信号(图象)处理器用于实时图象处理的并行多处理器体系结构。介绍了一种由三片TMS32020和PC/XT、A/D接口板组成的并行图象处理系统。主要解决了多片TMS32020(C25)构成并行图象处理系统所遇到的一些问题。该系统为SIMD结构,适合于大多数低级图象处理算法,同时具有很强的模块性、灵活性和可编程性。最后给出了一些实际应用的结果。     

基于集聚效应的我国纺织产业集群发展研究

分析了我国纺织产业集群的现状,并根据产业集群的相关理论和概念,从专业分工、交易费用、学习交流、区域经济发展4个方面分析了纺织产业集群的竞争优势,并分析了我国纺织产业阻碍集聚效应充分发挥的种种问题,提出了我国纺织产业集群的发展对策.     

基于簇首连任和多汇聚节点的WSN路由算法

为延缓传感器网络寿命,减少网络能量消耗,通过分析LEACH路由算法的不足,提出一种基于簇首连任机制和多汇聚(sink)节点的无线传感器路由算法.即在成簇阶段采用一个簇首在多轮中连续担任簇首的机制,以减少每轮因选簇首而耗费的能量;在数据传输阶段使用多个sink节点接收簇首发来的信息,以降低通信中的能量消耗.仿真实验结果表明,该算法能有效延长网络生命周期且减少网络能量消耗.     

基于路径连接的XML复杂小枝模式查询处理

针对可扩展标记语言(XML)查询中具有嵌套OR谓词的复杂小枝模式查询处理,提出一种基于路径连接的查询方法.该方法以路径为分解粒度,结合分支扩展(AOBE)的概念,通过路径连接过程实现对复杂小枝模式查询的整体处理.为了进一步提高算法效率,在已有研究的基础上挖掘相应的优化规则,利用索引跳过那些明显不参与连接的元素的访问和计算.与已有算法相比,基于路径连接的查询方法大大简化了复杂小枝模式查询处理过程,只访问查询叶节点对应的元素,可以显著减少结构连接的操作数目和扫描元素的个数.实验结果表明,该方法能够有效地改善复杂小枝模式查询处理的性能．