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空间近似关键字反远邻查询方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第8-12页
    1.1 研究背景及意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-10页
        1.2.1 国外的研究现状第9页
        1.2.2 国内的研究现状第9-10页
    1.3 研究内容安排第10-12页
第二章 空间数据库相关技术研究第12-17页
    2.1 空间数据库第12页
    2.2 空间数据库索引技术第12-13页
        2.2.1 R树及其变种第12-13页
        2.2.2 KD树第13页
        2.2.3 四叉树第13页
    2.3 空间数据库常用查询简介第13-14页
        2.3.1 最近邻查询和k近邻查询第13-14页
        2.3.2 反近邻查询第14页
    2.4 空间反远邻查询相关技术第14-16页
        2.4.1 凸包第15页
        2.4.2Voronoi图第15-16页
    2.5 本章小结第16-17页
第三章 空间数据库反远邻查询第17-22页
    3.1 空间数据库反远邻查询的描述第17页
    3.2 空间数据库反远邻查询的定义第17-18页
    3.3 空间数据库反远邻查询的方法第18-21页
        3.3.1 渐进式最远单元算法第18-19页
        3.3.2 凸包最远单元算法第19-21页
    3.4 本章小结第21-22页
第四章 近似关键字的查询与处理第22-28页
    4.1 近似关键字查询的基本概述第22页
    4.2 近似关键字查询的定义第22-23页
    4.3 近似关键字查询的方法第23-26页
    4.4 过滤器技术第26-27页
    4.5 本章小结第27-28页
第五章 空间近似关键字反远邻查询与处理第28-38页
    5.1 空间近似关键字反远邻查询问题的概述第28页
    5.2 空间近似关键字反远邻查询问题的定义第28-29页
    5.3 空间近似关键字反远邻查询方法第29-37页
        5.3.1 凸包最远单元近似关键字串行查询算法第29-31页
        5.3.2 凸包最远单元交集算法第31-33页
        5.3.3 凸包最远单元过滤R树算法第33-37页
    5.4 本章小结第37-38页
第六章 实验结果与分析第38-42页
    6.1 实验环境配置第38页
    6.2 索引结构的大小及创建时间第38-39页
    6.3 查询时间第39-40页
    6.4 查询IO第40-41页
    6.5 本章小结第41-42页
第七章 总结与展望第42-44页
    7.1 本文工作总结第42-43页
    7.2 工作展望第43-44页
参考文献第44-46页
研究生在读期间的研究成果第46-47页
致谢第47页

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