可缩放矢量格式地图图层定义及模糊查询模型

根据图层定义,提出了针对可缩放矢量图形(SVG)格式地图的模糊查询模型.通过构建模糊查询词库来储存模糊查询相关词和模糊查询匹配模式.在此基础上,提出了分词子算法,将查询语句分解为词串.据此给出了语义分析子算法,将分词子算法产生的词串转化成模糊查询匹配模式,并与SVG格式地图相关层(一层或多层)中的元素关联以实现模糊查询.最后实验验证证明了该模型的有效性.     

DWG地图到改进规则SVG地图的转换方法

提出了一种扩展属性数据的自动化计算机辅助设计(AutoCAD)标准格式(DWG)地图到改进规则的可缩放矢量图形(SVG)格式地图的转换方法.通过定义改进的SVG规则,将DWG格式中的基础图形数据和扩展属性数据合并在一起,在SVG中作为一个整体表示,保证了转换过程中的数据完整性.同时,通过定义SVG分层规则,突破了DWG中扁平图层的限制.应用验证证明该转换方法是有效的.     

不同时间戳的地图差异匹配改进算法

本论文首先分析了SVG格式地图差异算法的研究现状,在现有的差异算法的基础上,分析了现有算法存在的不足,提出了一种改进的SVG格式地图差异匹配算法I-DiffS。该改进算法定义了节点集元素,即节点集元素可能包含一个或多个元素节点、属性节点和值节点构成的一个路径节点集合,定义了SVG格式解析结构树的标号规则,减少了结构树对应数组的元素个数,也减少了差异脚本中操作类型的数目,缩短了匹配过程。匹配结果为差异脚本,该脚本记录了前一个时间戳到后一个时间戳的更新操作。I-DiffS算法相比于现有的最新DiffS算法,时间复杂度更低。应用验证证明该算法是有效的。     

传感器网络空间关键字近似Top-k查询算法

提出了一种基于节点剪枝的Top-k査询算法.定义集合支配区域与剪枝规则,根据用户查询位置的变动,按照给定的剪切规则,对传感器网络节点进行剪枝处理,将符合规则的节点预先筛除,运用统计学抽样理论,设计了空间关键字近似Top-k查询算法.在2个真实数据集上进行验证.实验结果表明,该算法能够满足传感器网络环境中用户的需求,并且相比于边界距离增量算法(IBD)与基于改进的MW-Voronoi区域的空间关键字查询算法(MSK-uvr),其网络通信开销较低.     

基于Mobile SVG的移动GIS数据可视化方法的研究与实现

本文研究了Mobile SVG的移动GIS数据可视化方法与实现的可行性,通过GIS数据可视化方法,结合显示对象转换、坐标转换和地图符号的可视化表达对Mobile SVG的地理数据可视化表达方式经行分析。Mobile SVG能够带来一些传统GIS数据可视化方法无法提供的优势。结果表明,Mobile SVG解决了栅格地图数据量大和缩放失真问题,实现了地图数据的矢量化表达。     

基于Mobile SVG矢量地图的移动定位查询

在J2ME体系以及Mobile SVG技术研究的基础上,根据空间实体与SVG图层的映射关系实现了矢量地图数据组织与表达.提出了基于Mobile SVG的矢量地图定位查询系统的框架模型.对矢量地图在手机上的显示、平移、缩放和定位查询的方法进行研究并实现.基于所提出的框架模型,设计并实现了一个应用于油田领域的矢量地图定位查询系统,该系统在油田业务中得到了初步的应用.     

一种改进的XML关键字查询算法

为了使XML关键字查询中的查询结果更有意义,首先研究针对XML的各种经典关键字查询算法,然后根据XML文档的结构特征,定义几种结构类型,在此基础上,提出了一种改进的SLCA算法.该算法不仅解决了在XKSearch中存在的查询结果返回无意义信息的问题,而且与XSEEK中的返回有意义信息的算法相比,有效提高了查询效率.试验结果表明,该算法在查询质量和查询效率上都有较大提高.     

JavaScript在基于SVG的网络地图中的应用

SVG是近几年发展起来的一种基于XML的二维矢量图形格式，已经在网络地图领域得到了广泛的应用．该文在地图数据的SVG编码的基础上，简要介绍了SVG的DOM接口以及JavaScript语言在基于SVG的网络地图中的应用。     

SVG图像技术在WebGIS地图网络

WebGIS是传统GIS发展的必然趋势,然而目前却存在很多发展瓶颈,诸如空间信息的动态变化实现困难、GIS数据共享、传输速度不容乐观等.SVG具有适合网络发布的优点,将其应用于地图网络传输与发布,能解决目前地图网络发布面临的难点问题.因此,在WebGIS的研究中,若将地理空间数据编码成SVG格式来进行空间数据存储、处理和显示,可以有效地消除现在专有空间数据格式所产生的数据传输的问题.     

基于VLCA的关键字查询匹配算法

与标准的方法--XQuery查询语言不同,xML文档的杂模式和掌握复杂查询描述语言.对关键字查询中两个主要问题进行定义,提出一种基于VLCA的启发式结构分析算法;并对结果节点使用关键字分类算法进行推断.该算法能综合分析xML数据的值信患和结构信息,适用于子树返回和路径返回的精确查询要求.