一种索引移动对象过去、现在以及未来位置的方法

时空数据库的索引技术是时空数据库研究的主要问题之一.本文给出了一种采用B 树森林的形式索引线性运动的移动对象位置的索引结构,有效地对移动对象过去、现在以及未来位置的信息进行索引,并给出了基于此索引结构范围查询的算法.     

基于Voronoi图的组最近邻查询

组最近邻查询由于涉及多个查询点,因此比传统的最近邻查询更为复杂.充分考虑查询点的分布特征以及它们构成的几何图形的性质和特点,给出组最近邻所应满足的条件及判断组最近邻的理论方法.提出基于Voronoi图的组最近邻查询的VGNN算法,可以精确求解查询点集的最近邻.对于查询点不共线的情况,该算法的查询方式是以一点为中心、向外扩张式的;对于查询点共线的情况,该算法给出搜索范围,限定了参与计算的数据点的个数.给出基于Voronoi图的VTree索引.实验结果表明,基于VTree索引的VGNN算法具有较好的性能,并且当查询点不共线时,其性能具有较高的稳定性.     

求解k完全相异可视最优有序路径的近似算法

提出了k完全相异可视最优有序路径查询问题,根据处理数据集与障碍集先后顺序的不同,给出了距离优先的近似算法Distance_First以及角度优先的近似算法Angle_First。实验结果表明,算法Distance_First适用于障碍集规模较小的k完全相异可视最优有序路径查询问题,而算法Angle_First适用于障碍集规模较大的k完全相异可视最优有序路径查询问题。     

时间序列特征表示与相似性度量研究综述

时间序列是将同一指标的数值按照时间的先后顺序排列组成的一组随机数列.随着科学技术的蓬勃发展,时间序列在数据挖掘领域中的应用变得越来越广泛.综合分析了近年来时间序列在数据挖掘领域的文献成果,对时间序列特征表示和相似性度量方法进行了阐述.针对时间序列特征表示方法,从非数据适应性方法、数据自适应性方法、基于模型的方法三方面进...     

基于Voronoi图的障碍不确定数据的聚类算法

数据采集过程中普遍存在不确定性,并且在现实地理空间中,不确定数据之间可能存在障碍物间隔。为解决障碍空间中不确定数据的聚类问题,提出APPGCUO算法,该算法包括三个过程:在障碍物约束下采用R树节点最小最大值方法提出的RPT-OUCure算法,用以生成局部最优解,提高生成局部最优解的效率;继而利用近似骨架的理论提出GIABO算法,以局部最优解生成有效初始解,避免划分聚类算法中任意初始解的不足;最后结合Voronoi图的特性提出VPT-KMediods算法,减少不确定数据的积分运算量。实验结果表明,APPGCUO算法具有较高的聚类效率和质量。