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。     

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。     

动态受限区域内的单纯型连续近邻链查询方法

受限区域内的单纯型连续近邻链查询在空间数据挖掘、数据的相似分析和推理、空间数据库等方面具有重要的作用。为了弥补已有方法的不足,详细研究了动态受限区域内的单纯型连续近邻链查询方法。基于计算几何中的Voronoi图给出了VOR_IN_CRSCNNC算法、VOR_EX_CRSCNNC算法和VOR_DE_CRSCNNC算法。进一步进行了实验比较和分析。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筛选和判断的冗余计算,在处理空间数据量较大、初始受限区域数据量较多、受限区域形状较为复杂的单纯型连续近邻链查询方面具有较大的优势。     

障碍物增减情况下的单纯型连续近邻链查询

单纯型连续近邻链查询在空间数据挖掘、空间数据库、数据的相似分析和推理等方面具有重要的作用。为了弥补已有方法的不足,对动态障碍物环境下的单纯型连续近邻链查询（ObSCNNC查询）问题进行了详细研究。利用Voronoi图和判定圆给出了ObSCNNC_Search算法,进一步提出了障碍物动态增加情况下的查询算法（ObSCNNC_ADD算法）和障碍物动态减少情况下的查询算法（ObSCNNC_DET算法）。对所提方法进行了实验比较与分析。理论研究与实验分析表明,所提方法较适合处理障碍物环境下的单纯型连续近邻链问题。     

预定数据链规模的单纯型连续近邻链查询

研究预定数据链规模的单纯型连续近邻链(SCNNC)查询问题,基于Hilbert曲线,提出SCNNC_H_SS算法,将已处理过的数据点从数据集中进行剔除,可减少大量冗余计算。为对SCNNC进行动态维护和更新,提出SCNNC_H_CS算法。理论分析和实验结果表明,在数据集和待查近邻链的规模较大时,相比基于传统树索引结构的方法,该算法具有更高的查询效率。     

障碍物环境下的动态单纯型连续近邻链查询

单纯型连续近邻链查询在空间数据查询、空间数据挖掘和网络搜索等领域具有重要意义。针对障碍物环境下动态数据集中的单纯型连续近邻链查询问题,着重考虑新增点和删除点对初始单纯型连续近邻链的影响,基于判定圆域对初始单纯型连续近邻链进行二次计算和判断,提出在数据集动态增大和动态减小环境下的OB_DYNSCNNC_ADD和OB_DYNSCNNC_DET查询算法,以实现对数据集的有效筛选和过滤。理论研究和实验分析表明,2种算法均能实现障碍物环境下动态数据集中的单纯型连续近邻链查询,并具有较高的查询效率。     

连续近邻查询方法的研究

连续近邻查询(CNN)要检索一给定查询线段上每一点的近邻。它是时空数据库中一种重要的查询类型,在智能交通系统中有着广泛的应用。Voronoi图解决连续近邻查询问题,思想简单明晰,但Voronoi图构造代价太高,尤其是高阶的Voronoi图。本文从文献得到启示:用分枝限界的思想去界定预创建Voronoi图生成点范围的上限。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。这种方法只是在给定查询段上所有点的k个近邻范围上限内创建一个局部的k阶Voronoi图,这样会大大降低基于Voronoi图的连续k近邻查询的代价。     

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图的连续反向最近邻查询

为解决动态环境中移动点的连续反向最近邻查询问题,将连续反向最近邻查询分为单色和双色2种情况进行研究。利用移动点Voronoi图,分别给出单色连续反向最近邻查询算法、双色连续反向最近邻查询算法以及相关定理,对算法正确性和可终止性进行证明,分析算法时间复杂性。按照移动点Voronoi图的拓扑结构是否改变分为2种情况,分析每种情况下候选所在区域的变化,在变化区域内进行Voronoi图的重构,得到对应的解决方法。在多数情况下,该算法只需生成局部移动点的Voronoi图即可找到结果,减小了连续反向最近邻查询的代价。     

RTC树的构建与不确定近邻关系查询方法

空间索引结构和查询技术在空间数据库中具有重要的作用,针对已有的方法在复杂空间数据对象的近似和组织方面的局限性,提出了一种基于最小外接矩形(MBR)、梯形和圆的新的索引结构(RTC树).为了有效处理复杂空间数据对象的最近邻(NN)关系查询问题,提出了基于RTC树的最近邻查询(NNRTC)算法,NNRTC算法利用剪枝规则可减少节点遍历和距离计算.针对障碍物对数据集中最近邻的影响问题,提出了障碍物环境下的基于RTC树的最近邻查询(BNNRTC)算法,BNNRTC算法先在理想空间进行查询,再对查询结果进行判断.为了有效处理动态单纯型连续近邻链查询问题,进一步给出了基于RTC树的动态单纯型连续近邻链查询(SCNNCRTC)算法.实验结果表明,相对基于R树的查询方法,所提的方法在处理数据量较大的复杂空间对象的数据集时可提高60%~80%的效率.     

圆柱面和锥面上数据集的最近邻查询方法

为处理圆柱面和圆锥面上数据集的最近邻查询问题,提出利用Voronoi图进行查询和曲面转换2种解决方法。在圆柱面和锥面上构造Voronoi图,利用Vornoi图进行查询处理。将圆柱面和锥面转换映射为二维有界平面,给出转换规则和查询算法。对2种方法进行实验分析,结果表明,利用Voronoi图的方法适合静态数据集的最近邻查询,曲面转换方法对动态数据集的最近邻查询更有效。     

动态数据集环境下的强邻近对查询

数据集中的强邻近对查询在空间数据挖掘、大数据处理、空间数据库、地理信息系统、数据的相似分析和推理等方面具有重要的作用. 已有的数据查询方法无法有效处理动态数据集中的强邻近对查询问题,针对动态数据集中的强邻近对查询的特点和复杂性,基于Voronoi图和R树空间索引结构提出了处理初始数据环境下的双数据集中的强邻近对查询算法VR_SNP. 针对分布区域不规则且数据点分布密度差异较大的情况利用Voronoi图进行计算查询,反之,则利用R树进行查询. 通过对初始强邻近对集和候选邻近对集进行二次判断计算,筛选出有效结果,给出了数据集动态增加和动态减少环境下的强邻近对查询算法VR_SNP_DA和算法VR_SNP_DE.进一步提出了移动点位置变化情况下的强邻近对查询算法VR_SNP_DL.理论研究和实验比较表明在数据集的数据量、新增点集和删除点集的规模较大、移动点的位置变化次数较多等情况下,所提出的算法具有较为明显的查询优势.     

受限网络移动对象的概率最近邻查询

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.     

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。     

网络环境中近邻对的查询方法

网络环境下的数据集中的近邻对查询在地理信息系统、网络查询和空间数据库等领域有着重要的应用。为了对网络环境下的近邻对进行有效查询,基于Voronoi图对数据集中近邻对问题进行了详细研究,给出了网络环境下查询数据点集中近邻对的定理和算法;为了利用计算机对网络环境下的近邻对进行查询处理,设计了相应的数据存储结构;对在网络环境下的查询数据集中的近邻对问题进行了实验分析。该方法可较好地解决网络环境下的数据集中近邻对的查询问题,相应的维护代价较低。     

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。