城市交通路网数据模型的构建及其拓扑结构的研究

基于图论的思想,根据节点、路段和转向这三个主要的网络要素构建了一个城市交通路网模型,并将其抽象成带转向的赋权有向图.同时,通过一个含4节点、8路段的示例路网着重研究了交通路网拓扑结构的五种表达方式.研究表明,路网拓扑结构的表达方式不能单靠各方法的时间空间复杂度来决定,还需权衡问题求解算法的特点.     

空间网络数据库关键字查询的高效空中索引

研究无线广播环境下空间网络数据库关键字查询问题,提出一种包含路网加权四叉树、各关键字四叉树和路网距离矩阵的空中索引结构(KSSN).讨论了kNN查询处理问题,提出了高效的查询处理算法.所提出的算法能综合利用路网距离信息和关键字信息高效地消减不存在查询结果对象的路网空间,提高查询处理的效率.KSSN索引结构可推广至其他类型的查询,比如范围查询、Rank查询.在一个真实路网上进行了仿真实验,验证了基于KSSN索引结构的查询处理算法的性能.实验结果表明:所提出算法的访问时间和调谐时间分别为参照的IRRDA算法的25.13%和12.31%.     

一种基于路网D树的无线广播环境下路网最近邻查询处理算法

位置相关查询是数据库领域的一个研究热点。重点研究了无线广播环境下路网最近邻查询（NN）处理问题。对一个给定的路网结构及路网上分布的数据对象,构造对应的路网Voronoi图（NVD）,并在NVD图的基础上构建路网D树索引结构。然后,将路网D树索引结构线性化以支持无线广播环境下路网NN查询的处理,并提出了相应的路网NN查询处理算法。模拟实验表明,所提出的算法是有效的。     

基于数据广播的空间关键字查询处理

为了解决无线广播环境下空间关键字查询的问题,研究广播环境下空间关键字k近邻查询处理(BkSKQ),设计了一种结合kd树、倒排位图和(1,m)索引机制的空间关键字索引(ISKW)结构,以有效地组织对象的关键字信息、位置信息以及索引信息.该索引结构为客户的查询处理提供有效的指导,使得他们尽可能只下载查询处理所必须的数据信息.在ISKW索引结构的基础上,提出了BkSKQ查询处理算法.最后,通过模拟实验验证了提出的索引结构和算法的性能,实验结果表明所提出方法在访问时间和调谐时间上明显优于基于IR树的方法(BIRM).     

不同维数下空间对象的反最近邻查询

反最近邻查询是在最近邻查询基础上提出的一种新的查询类型,是空间数据库的应用拓展,在不同维数下,根据不同的索引结构,反映出空间对象的反最近邻查询差异性较大,从不同索引结构的特性出发,分析了低维环境下基于R*-树的反最近邻查询优势,提出高维环境下一种新的基于SRdnn-树索引结构的空间对象反最近查询方法,优化了不同维数下空间对象的反最近查询性能,提高了查询效率.     

基于Voronoi图的最近邻查询的索引结构的研究

基于Voronoi图的最近邻查询在计算几何中已被研究了相当长一段时间。但在以往的研究中,基于Voronoi图的最近邻查询究竟是基于何种具体的索引结构去实现对查询空间的搜索的,却很少被提及。本文把传统的R树和Voronoi图在解决最近邻查询问题中的优越性相结合,提出了一种新的索引结构:VR树。进而提出了基于VR树索引结构的NN查询算法并对这该算法进行分析,在理论上证明了这个算法较基于R树索引结构的最近邻查询算法优。     

移动对象索引ST-tree

随着计算机网络和无限定位技术的发展,移动对象数据管理已经成为大数据时代新型数据库技术的重要组成部分.当前,移动对象数据库(MOD)研究重点之一是基于路网的移动对象数据索引技术.该文研究一种基于时空”对称”和”统一”处理的索引模式ST-tree.首先,根据路网移动对象特征,以空间间隔和时间期间组成的时空矩形为技术处理单元,讨论了一般区间元素集合上基于下右优先遍历序列的结构关系;其次,将时空矩形数据集合映射为空间间隔集合和时间期间集合,应用区间结构关系建立了路网移动对象数据集合数据结构;另外,由此研究了基于历史信息的移动对象索引ST-tree,它具有“一次一集合”的数据操作模式;最后,采用常规用例数据设计了基本仿真,通过与现有基本工作比较评估表明了ST-tree的可行性与有效性.     

基于层次分析法的路网结构可靠度计算模型研究

鉴于可靠性对路网规划设计的重要意义,建立结构可靠度指标从可靠性的角度评价设计方案.首先借鉴建筑结构承受载荷能力模型,给出结构可靠度的定义.然后,基于顺畅性和抗毁性来计算结构可靠度:运用路网各路段的加权平均饱和度,来量化/评价顺畅性对路网可靠度的影响;并通过路段加权平均饱和度得到初始可靠度,再根据各路网设计方案的抗毁性对初始可靠度进行修正,以计量抗毁性对结构可靠度的影响,最终得到路网结构可靠度.最后,用算例证明了模型的有效性.     

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.     

交通道路网中时间感知的空间关键词查询

为了提高时间感知的空间关键词查询处理效率,提出了一种新的索引结构——TK来索引路网基本信息以及对象的位置、文本和时间信息.此外,还提出了同时使用位置、文本和时间信息的搜索空间削减策略,以进一步提高查询处理的效率.最后,通过与现有的TG索引结构的对比实验验证了所提方法的高效性.     

基于双树双索引结构的移动查询方法

为实现对有限范围内海量移动对象的有效索引,构建通用的移动查询解决方案,针对移动对象在道路网格中的运动特点,提出了预测实时运动速度的速度积累模型和预测未来聚集位置的基于双树双索引结构的移动对象查询方法.双树双索引结构利用网格划分思想构建空间分割树,实现对现有GG TPR-tree查询结构的拓展,并结合GG TPR-tree索引及建立于内存中的Hash索引以满足各种类型的移动查询请求.仿真实验表明,在回答受限范围内海量移动对象的确定性查询和统计性查询时,与传统方法相比,双树双索引结构在查询结果准确率方面有明显的改善.     

MC-Tree: Dynamic Index Structure for Partially Clustered Multi-Dimensional Database

Index structure that enables efficient similarity queries in high-dimensional space is crucial for many applications. This paper discusses the indexing problem in dataset composed of partially clustered data, which exists in many applications. Current index methods are inefficient with partially clustered datasets. The dynamic and adaptive index structure presented here, called a multi-cluster tree (MC-tree), consists of a set of height-balanced trees for indexing. This index structure improves the querying efficiency in three ways: 1) Most bounding regions achieve uniform distributions, which results in fewer splits and less overlap compared with a single indexing tree. 2) The clusters in the dataset are dynamically detected when the index is updated. 3) The query process does not involve a sequential scan. The MC-tree was shown to be better than hierarchical and cluster-based indexes for the partially clustered datasets.     

图像数据库基于内容检索的索引方法研究

为了提高图像数据库的检索效率，必须提高高维索引的效率．通过对SR-tree和x-tree的结构和性能分析，引入X-tree中超级节点的思想，改进了分裂算法，设计了一种新的高维索引结构ESR-tree（Extended SR-tree）．ESR-tree采用超矩形和超球形相结合的包络方法，在节点结构中引入超级节点．通过改进插入和分裂算法，有效降低了重叠率，避免了不必要的分裂，更好地维持树的平衡．同时有效降低了CPU时间和I／O次数，提高了检索效率．实验表明，随着数据量和维数的增多，ESR-tree的性能明显优于SR-tree和X-tree．     

基于B+树的XML数据查询处理

基于B 树,并借鉴XB树的特点设计一种XM L文档的索引方法.索引关键字分为元素关键值和XM L编码的范围.利用元素编码的范围查询,不必在整XM L文档中搜索,提高了查询效率.对于复杂分支查询,提出了拆分成简单查询路径的规则.在结构化连接问题上,提出了不仅要进行祖孙(父子)关系的连接,还要进行兄弟关系的判断,以得到正确的匹配结果.     

一种基于OB树的XML索引结构

对 XML 数据建立有效的索引,是左右 XML 数据处理性能的重要因素.对 XML 的索引技术进行研究,提出一种XML 数据结构索引,结合 Schema 的数据字典提出 OB(Orthogonal B tree)树的存储方武,可快速的确立元素间关系.与 XISS 相比明显减少元素访问及路径连接次数,从而缩短路径查询的响应时间.     

内存数据库查询优化

基于一种广泛接受的内存数据库系统基本概念及内存数据库中的SB-树索引结构，提出了更方便关系代数操作的SB^*-树．在此基础上，提出了优化的关系代数操作的实现算法．根据这些算法和关系代数等价定理，给出了对关系代数查询树进行逻辑优化的规则，并证明了逻辑优化的正确性．最后给出了代价评估模型，实验表明提出的内存数据库查询优化算法相对于传统的优化算法具有更好的时间及空间性能．     

Indexing large moving objects from past to future with PCFI

In moving object database, the moving objects' current position must be kept in memory, also to the trajectory, in some case, as same as the future. But the current existing indexes such as SEB tree, SETI tree, 2+3R tree, 2 3RT tree and etc. can only provide the capability for past and current query, and the TPR Tree, TPR * Tree and etc. can only provide the capability for current and future query. None of them can provide a strategy for indexing the past, current and also the future information of moving objects. In this paper, we propose the past current future Index (PCFI Index) to index the past, current & future information of the moving objects. It is the combination of SETI tree and TPR * tree, the SETI liking index is used for indexing the historical trajectory segments except the front line structure, and the moving objects' current positions, velocities are indexed via the in memory frontline structure which mainly implemented with TPR * tree. Considering the large update operations on TPR tree of large population, a hash table considering cache sensitivity is also introduced. It works with the frontline part, leading a bottom up update of the tree. The performance analysis proves that the PCFI index can handle most of the query efficiently and provides a uniform solution for the trajectory query, time slice query, internal query and moving query.     

基于空间数据结构的图像检索

提出了用图像联合特征取代单一的图像特征表示内容的模型，通过把图像的相似性定义在欧氏空间，引入了空间数据索引结构，针对图像联合特征的高维性，提出用X树空间结构来索引图像联合特征从而实现对图像内容进行检索的方法，通过实验比较，证明该方法的检索不仅视觉效果良好，而且检索效率也明显提高。     

一种改进R-Link的空间数据检索算法

提出一种基于R-Link树的快速空间索引结构, 并在该结构中引入K-Means算法. 在K-Means算法中采用均值标准差确定初始聚类中心, 提高了收敛速度, 并通过距离准则函数优化K值, 避免了K值的盲目选取. 与R-Link相比空间开销代价稍大, 但性能更高, 且数据量越多, 此结构的整体性能越好.     

基于形状的遥感图像检索系统

研究了基于内容的遥感图像库的快速检索系统．系统采用基于形状全局特征与局部特征相结合的两步检索策略，由简单的全局特征来过滤掉大部分的非相关形状，利用矢量近似方法来对所属类别进行快速定位，缩小搜索空间；局部特征相似性是通过形状小波变换系数之间的距离直接计算的．仿真试验表明，该查询结构能够高效准确地对高分辨遥感图像和航片进行检索．