| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究的目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 课题的来源及研究内容 | 第15-17页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第15页 |
| 1.3.2 课题的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 空间数据库索引概述 | 第17-25页 |
| 2.1 空间数据及索引结构特征 | 第17-19页 |
| 2.1.1 空间数据特点 | 第17-18页 |
| 2.1.2 空间索引结构特征 | 第18-19页 |
| 2.2 空间索引结构的发展和分类 | 第19页 |
| 2.2.1 空间索引结构的发展 | 第19页 |
| 2.2.2 空间索引结构分类 | 第19页 |
| 2.3 主流的空间索引结构 | 第19-24页 |
| 2.3.1 K-D树空间索引结构 | 第20页 |
| 2.3.2 基于B树的空间索引结构 | 第20-24页 |
| 2.3.3 基于四叉树的空间索引结构 | 第24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于CURE聚类算法的静态R树 | 第25-35页 |
| 3.1 基于CURE的R树索引结构构建 | 第25-29页 |
| 3.1.1 相关概念定义 | 第26-28页 |
| 3.1.2 处理海量数据的CU_RHbuilt算法 | 第28-29页 |
| 3.2 静态R树节点分裂算法 | 第29-31页 |
| 3.3 算法实例验证 | 第31-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于CUK-MEANS算法的R树构建和结点分裂方法 | 第35-45页 |
| 4.1 基于K-means算法的CUK-MEANS聚类算法 | 第35-37页 |
| 4.2 基于CUK-MEANS算法的R树索引构建 | 第37-39页 |
| 4.3 基于CKR-R算法的R树节点分裂方法 | 第39-41页 |
| 4.4 算法实例验证 | 第41-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 基于Hilbert曲线不确定数据索引及查询方法 | 第45-59页 |
| 5.1 基于Hilbert曲线的HC_UNCERTAIN算法 | 第45-49页 |
| 5.1.1 相关定义 | 第46-49页 |
| 5.2 基于CURE算法的Hilbert-R树索引结构构建 | 第49-52页 |
| 5.2.1 相关概念定义 | 第50-52页 |
| 5.3 基于概率阈值的查询算法HPTRQ | 第52-54页 |
| 5.4 算法实例验证 | 第54-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
