基于P2P分布式多维平衡树的数据索引结构的复杂查询

对等网络(P2P)中,如何高效的支持对多维数据的复杂查询是一个重要的问题.在现有的P2P系统中对于这样的查询经常受到查询类型的约束,或者需要很高的维护开销.将跳跃图技术和平街树索引结合在一起,并借助小波技术辅助平衡负载,设计了一种简单有效的索引结构DMBTI(分布式多维平衡树索引),研究了分布式多维平衡树的构造、导航算法、平衡负载过程和维护方法.进行了性能测试实验,结果证明了这种结构的优越性.     

P2P环境下面向不确定数据的kNN查询方法

由于仪器的不精确和网络延时等原因,在传感器网络和P2P系统中数据都存在不确定性.为解决此问题,基于现有的集中式的不确定数据的kNN查询方法,提出了一种在P2P环境中对不确定数据的kNN查询方法.该方法在super-peer的网络拓扑结构的基础上,以一种扩展的R树(P2PR-tree)作为此查询算法的空间索引结构,解决P2P环境中对多维数据的索引.并且结合两种剪枝策略减小了候选集的范围和减少了查询在P2P网络中的网络代价.实验结果表明,该方法在减少网络代价方面具有较高的性能.     

基于链表结构的多维动态数组设计方法

针对动态数组生成中难以适应任意维数、任意数据类型、索引数据不够灵活等问题,提出一种基于链表结构的多维动态数组设计方法.该方法通过链表进行索引,采用变长参数列表技术动态生成数组.结果表明,该方法能够生成任意维动态数组;适用任意的数据类型;既能够直接利用数组下标索引数据,也能够对数据进行线性访问.与以往动态数组生成方法相比,更易于扩展,使用更加灵活.     

基于单元网格近邻势的聚类方法

为解决有限区域内分布的稀疏不均的、具有一定分布结构数据集的聚类分析难题,在近邻思想、网格化空间划分及万有引力叠加原理的启发下,提出了一种基于单元网格近邻势的聚类方法。该方法是基于近邻势的聚类方法在单元网格层次上的一种可以提高聚类速度的扩展。为有效实现并在时空效率上对这种聚类方法进行尽可能的改进,使用了单元网格、网格密度、多维网格划分法、多维索引树等一些比较重要的概念和方法。仿真实验中, 先使用多个不同类型的人工数据集将提出的算法与几个经典聚类算法在聚类精度、聚类速度等方面进行适当的比 较,采用两副图片在RGB(red, green,blue)色彩空间的像素点集来验证该算法的聚类压缩效果。仿真实验说明了这种方法比一些经典的聚类算法在聚类建设、聚类质量方面具有一定的有效性和优越性     

基于分布式平台Spark的空间文本查询分析

随着基于位置服务应用的不断推广,空间文本数据查询的应用价值(例如结合地理位置和用户标签的社交推荐)也在不断提高.但是,随着数据规模的迅速增长,传统的基于单机环境实现的技术难以为用户提供低延时和高吞吐量的服务.为此,本文基于Spark平台对分布式环境下的空间文本查询算法进行了探究.采用了面向海量空间文本数据的两层索引框架(包括全局索引和局部索引),该框架利用了分阶段过滤的策略来处理分布式下的布尔范围查询问题.同时,针对空间文本相似连接提出了Prefix-RI结构并提出了相应的分布式算法.基于Spark平台实现了所提出的分布式算法,并通过大量的实验对比验证了所提出方法的优越性.     

PR-tree:P2P环境下一种多维数据的分布式索引结构

提出了一种基于R-tree的更适用于P2P环境的新型多维空间索引结构———PR-tree,并且在这种新型的索引结构下进行了高维数据的查询操作.这种新型的空间索引结构有两个主要的特点:对需要查询的数据空间进行层次划分;并且对结点的插入、删除等操作具有高度的灵活性.实验表明这种新型的空间索引结构在查询效率等方面都优于其他的索引形式.     

并行查询中的索引并行化技术

提出一种新的索引并行化技术，利用多处理机来提高建立在B树结构上的索引性能，并提出了一种改进的B树结构－FALNB树，基于该树结构，以大结点B树方式在多个处理机上分布索引数据，通过动态调整算法快速进行调整，取得很好的负载平衡效果，给出了时间分析模型，实验结果显示FALNB树能加快查询响应速度，对海量数据的索引有良好性能。     

基于混合索引树的空间文本匹配算法

针对空间文本对象流和订阅流的匹配,采用一种混合索引树来组织数据对象,包括多叉树空间索引、谓词索引和倒排文件三个部分,其中多叉树空间索引用于空间区域管理,谓词索引和倒排文件用于订阅谓词管理.在此基础上,提出了谓词索引建立算法、空间文本对象与倒排项匹配算法和混合索引树检索算法.与基于空间网格加倒排文件的检索方法进行了对比实验,结果表明:所提出的算法提高了用户的检索效率,并验证了其有效性.     

基于小波和动态时间弯曲的时间序列相似匹配

提出了一种基于小波和动态时间弯曲(DTW)距离的时间序列索引和相似匹配方法. 该方法采用小波变换进行数据降维,利用R·-tree建立多维索引结构. 给出了查询序列的DTW距离边界和其在小波空间的查询超矩形的计算方法,从而将原始空间的基于DTW距离的相似匹配转换为小波空间基于欧氏距离的相似匹配. 证明了此匹配方法不会产生漏报,给出了基于DTW距离的范围查询算法和近邻查询算法. 实验结果表明该方法具有较高匹配精度和其较低的计算代价.     

基于焦点和角度的多维索引方法

多维索引方法的算法非常复杂且难于实现,有时算法的复杂程度和其性能的提高是不相匹配的.为此,作者提出了一种基于焦点和角度的多维索引结构.基本思想是在对象空间选出焦点集,通过计算得到中心焦点、基本向量集和FAC＿坐标.在检索时,通过估计结果集内数据点与基本向量的夹角范围来实现对数据点的过滤.这种索引方法的最大优点是索引文件较小,所需的存储空间小.因而,这种方法能够更好的适应于维数和数据集的增长.此索引结构与Omni＿顺序扫描算法的过滤效率通过实验进行了对比,实验数据验证了该索引方法的有效性.     

基于三角形二叉树的地表模型动态简化算法

多分辨率模型简化技术是实现复杂模型交互式可视化的有效手段。为实现地形漫游 ,提出基于三角形二叉树的地形网格模型动态简化算法 ,实现了与视点相关的连续多分辨率简化及快速动态绘制。算法利用三角形二叉树结构记录三角形的分裂和合并关系 ,在预处理中计算出数据点的误差值 ,绘制时根据与视点相关的各参数确定需保留的数据点集 ,基于二叉树进行三角形的分裂和合并操作 ,动态修改需要绘制的三角形链表 ,得到所需分辨率下的近似网格模型。实验表明该简化算法简单有效、易于实现 ,支持对地形模型的交互式快速绘制     

强化学习性能最优控制框架及其在高压给水加热器运行优化中的应用

针对现阶段火电机组运行工况频繁波动的情况，为了解决复杂动态过程难以辨识、控制器设定点无法确定的问题，提出了一种基于历史运行数据与强化学习算法的性能最优控制框架。在现有控制器的输出上叠加少量随机噪声，采用均匀化网格算法构建并维护包含典型工况的数据缓冲区，采用基于粒子群优化的连续批量Q学习算法离线求解性能最优控制策略函数。以高压给水加热器控制任务为研究对象，得到了一种无需系统辨识也无需确定设定点即可保持变工况控制品质与换热性能的控制器求解方法。为了验证所提框架的通用性，利用某600 MW机组高压加热器的仿真模型对水位控制过程进行了分析。结果表明，基于强化学习的性能最优控制框架不需要建立系统模型，可以直接利用历史运行数据求解以累积性能最优为目标的控制策略函数，不仅在动态过程中可以达到较好的控制品质，稳态下也能使系统维持在性能较优的状态，相当于同时实现了设定值优化与设定点跟踪控制。     

空间索引的新机制——G树

研制空间数据库管理系统,提出了一种Ｇ树的空间模型和动态格网的操作算法,设计实现了基于页面的新的空间索引机制,有效的解决了Ｎ维空间数据的索引问题。     

基于XML索引动态分组的P2P信息检索机制

针对中心服务器P2P存在瓶颈和单点失效以及无结构P2P易产生网络阻塞的问题,提出一种基于XML索引动态分组的P2P信息检索机制,解决了P2P系统多层次分组不能及时更新以及分组依据片面性的问题。方案中基于发掘用户兴趣设计了动态分组的IBDG算法,该算法通过实时更新分组提高了搜索效率。仿真实验结果证明该算法有效。     

基于三角网格曲面的环切粗加工刀轨生成算法

提出一种基于三角网格曲面的环切粗加工刀轨生成算法,该算法采用R*-tree建立三角网格曲面的动态空间索引结构,基于该结构快速建立三角网格模型的Z向包络面,采用R*-tree建立Z向包络面的索引结构,对切削平面与Z向包络面求交获取截面轮廓环,判断截面轮廓环的环向,并依据轮廓环间的拓扑关系确定切削区域,通过对轮廓环进行等距偏置获取环切粗加工刀轨.实例证明:该算法对各类复杂三角网格曲面均可准确生成无干涉环切粗加工刀轨,并可实现模型的区域性加工.     

基于递归聚类索引树的剪枝相似检索算法

文章提出了一种新的适用于高维特征矢量相似检索动态聚类索引树结构。针对由于类区域相互重叠而导致相似检索费用增加的问题 ,提出了基于该索引树的“剪枝”相似检索算法 ,应用该算法进行相似检索 ,其检索效益比耗尽搜索法和基于 SS树的相似检索法都要高。     

基于型面曲率的三角网格快速自适应细分算法

提出一种基于型面曲率的三角网格快速自适应细分算法.该算法通过建立三角网格动态空间索引结构,快速准确获取局部型面参考数据并计算型面曲率.对曲率较大区域进行细分,对较平坦区域只进行网格顶点重定位,不进行面片分裂,实现三角网格的自适应细分.实例证明该算法可提高模型的光顺性与细分效率,以相对较少的面片准确表达模型型面特征信息.     

问答系统中基于语义核函数的问题分类算法

提出一种基于语义核函数的问题分类算法,该算法基于问题的语法结构构建支持向量机(SVM)核函数.首先,将给定的问题解析为语法树结构,用语法树的子树表示该问题;然后,从词法、语法、语义三个层面提取问题的特征,构成更加丰富的特征空间;接着,基于问题的语法树构建核函数;最后,使用潜在语义索引方法并结合问题的词法、语法以及语义特征,通过语义核函数将特征空间映射到更有效的空间中进行问题分类.TREC数据集上的实验结果表明,通过词法、语法以及语义增强的问题特征空间可以提高分类准确率.     

三角网格模型多轴数控雕刻刀轨生成算法

提出一种基于三角网格模型的多轴数控雕刻刀轨生成算法,用于解决三角网格模型的多轴数控雕刻刀轨的生成效率低、存在刀轨干涉等问题.该算法采用R*S树动态空间索引结构组织三角面片的拓扑近邻关系,并依据三角网格模型的型面特征规划刀位驱动点,获取各驱动点的瞬时加工区域;根据刀具与瞬时加工区域中各三角面片的相切关系采用面相切、边相切...     

GIS空间数据库索引算法的研究与改进

空间数据库的索引技术是提高空间数据库存储效率、空间检索性能的关键技术.迄今人们已经提出了许多空间索引方法,其中网格空间索引数据结构是目前在GIS中被最为广泛采用的一种索引数据结构.网格索引中最大的难点在于确定网格划分的精细程度,网格划分的好坏将对索引数据量和检索效率产生直接影响.针对网格空间索引方法的特点和局限性,我们提出了对地理范围多次划分,划分矩形的长宽取值与空间实体对象直接关联的改进算法.改进后的算法可以减少划分过程中人为因素的影响,增强层次划分的稳定性,提高空间数据的访问效率.