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复杂空间环境下的新型空间查询处理技术研究

中文摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第一章 绪论第14-26页
    1.1 空间数据管理技术第14-20页
        1.1.1 空间数据库第14-15页
        1.1.2 空间数据索引技术第15-17页
        1.1.3 面向空间数据的查询处理技术第17-19页
        1.1.4 无线数据传输技术第19-20页
    1.2 复杂空间环境第20-23页
        1.2.1 半限制空间第21-22页
        1.2.2 路网空间第22页
        1.2.3 障碍空间第22-23页
    1.3 本文的研究内容和结构第23-26页
        1.3.1 研究内容第23-24页
        1.3.2 组织结构第24-26页
第二章 半限制空间内的移动对象轨迹近邻对查询第26-44页
    2.1 研究背景第26-28页
    2.2 相关工作第28-31页
        2.2.1 空间环境介绍第28-29页
        2.2.2 轨迹近邻对查询处理技术第29-30页
        2.2.3 RFID数据管理技术第30-31页
    2.3 预备知识第31-37页
        2.3.1 半限制空间第31-33页
        2.3.2 逻辑轨迹第33-35页
        2.3.3 已有距离度量分析第35-36页
        2.3.4 路径编辑距离第36-37页
    2.4 轨迹近邻对查询处理第37-41页
        2.4.1 基本查询方法第37-38页
        2.4.2 轨迹近邻对查询框架第38页
        2.4.3 基于路径共现度的过滤第38-40页
        2.4.4 基于轨迹长度偏移比的过滤第40-41页
    2.5 实验结果第41-42页
        2.5.1 实验设置第41页
        2.5.2 实验结果第41-42页
    2.6 本章小结第42-44页
第三章 基于无线广播模式的路网空间内空间查询第44-74页
    3.1 研究背景第44-46页
    3.2 相关工作第46-49页
        3.2.1 无线广播模式介绍第46页
        3.2.2 无线广播模式下的空间查询处理技术第46-48页
        3.2.3 路网上的空间查询处理技术第48-49页
    3.3 ISW索引第49-55页
        3.3.1 ISW索引结构第49-51页
        3.3.2 上下界的计算第51-53页
        3.3.3 理论分析第53-55页
    3.4 k近邻查询处理技术第55-57页
        3.4.1 空间剪枝第55-57页
        3.4.2 查询处理第57页
    3.5 范围查询处理技术第57-60页
    3.6 反最近邻查询处理技术第60-63页
    3.7 实验分析第63-72页
        3.7.1 κ近邻查询评估第64-67页
        3.7.2 范围查询评估第67-70页
        3.7.3 反最近邻查询评估第70-72页
    3.8 本章小结第72-74页
第四章 障碍空间内概率可见κ近邻查询第74-96页
    4.1 研究背景第74-80页
        4.1.1 障碍空间第74-76页
        4.1.2 不确定对象模型第76-77页
        4.1.3 可见距离第77-80页
    4.2 相关工作第80-83页
        4.2.1 可见查询处理技术第80-81页
        4.2.2 障碍查询处理技术第81-82页
        4.2.3 概率查询处理技术第82-83页
    4.3 预备知识第83-84页
        4.3.1 概率可见κ近邻查询定义第83页
        4.3.2 基本查询方法第83-84页
        4.3.3 查询框架第84页
    4.4 概率可见κ近邻剪枝技术第84-89页
        4.4.1 κ-界限剪枝方法第85-86页
        4.4.2 基于可见质心的剪枝方法第86-87页
        4.4.3 不可见对象的剪枝方法第87-89页
    4.5 概率可见κ近邻查询求精第89-91页
        4.5.1 基于采样的概率求精第89-90页
        4.5.2 基于概率上下限的求精第90-91页
    4.6 实验评价第91-94页
    4.7 本章小结第94-96页
第五章 障碍空间内连续可见κ近邻查询第96-124页
    5.1 研究背景第96-97页
    5.2 相关工作第97-98页
        5.2.1 连续空间查询处理技术第97-98页
        5.2.2 基于移动对象的连续κ近邻查询处理技术第98页
    5.3 预备知识第98-101页
        5.3.1 问题定义第98-100页
        5.3.2 查询处理框架第100-101页
    5.4 剪枝方法第101-110页
        5.4.1 基于安全区域的剪枝方法第102-105页
        5.4.2 基于不可见时间段的剪枝方法第105-107页
        5.4.3 移动方向感知的不可见时间段剪枝方法第107-110页
    5.5 理论分析第110-113页
        5.5.1 通信代价分析第110-112页
        5.5.2 计算代价分析第112-113页
    5.6 实验评价第113-122页
        5.6.1 实验设置第113-115页
        5.6.2 选择合理的T值第115页
        5.6.3 不同方法性能比较第115-122页
    5.7 本章小结第122-124页
第六章 结论第124-128页
    6.1 本文的主要贡献与结论第124-125页
    6.2 未来工作的展望第125-128页
参考文献第128-138页
致谢第138-140页
攻读博士学位期间的研究成果第140-142页
参加科研课题情况第142-144页
个人简历第144页

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