| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外的研究进展 | 第10-12页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第12-13页 |
| ·本文的组织结构 | 第13-15页 |
| 2 空间数据库和空间索引技术相关理论 | 第15-25页 |
| ·空间数据库的相关理论 | 第15-19页 |
| ·空间数据 | 第15-16页 |
| ·空间数据库 | 第16-17页 |
| ·空间数据模型 | 第17-18页 |
| ·空间数据库模型 | 第18-19页 |
| ·空间索引技术的相关理论 | 第19-24页 |
| ·空间检索 | 第19-20页 |
| ·空间目标近似 | 第20-21页 |
| ·基于目标近似的空间检索过程 | 第21-22页 |
| ·空间索引 | 第22-23页 |
| ·空间索引的分类 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 R 树族空间索引的研究与分析 | 第25-35页 |
| ·R 树族空间索引的发展和应用 | 第25-26页 |
| ·R 树索引 | 第26-30页 |
| ·R 树的索引结构 | 第26-28页 |
| ·R 树的操作算法 | 第28-29页 |
| ·R 树的算法评价 | 第29-30页 |
| ·R+树索引 | 第30-31页 |
| ·R*树索引 | 第31-32页 |
| ·R*树的相关算法 | 第31-32页 |
| ·R*树的算法评价 | 第32页 |
| ·R 树族空间索引的优化与改进方向 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 4 基于改进k 均值聚类的Hilbert R 树空间索引算法 | 第35-55页 |
| ·Hilbert R 树空间索引 | 第35-38页 |
| ·Hilbert 曲线 | 第35-36页 |
| ·Hilbert R 树 | 第36-38页 |
| ·改进的k 均值聚类算法 | 第38-47页 |
| ·k 均值聚类算法分析 | 第39-41页 |
| ·改进的k 均值聚类算法 | 第41-47页 |
| ·基于改进k 均值聚类的Hilbert R 树索引算法 | 第47-54页 |
| ·基于改进k 均值聚类的空间数据划分 | 第47-49页 |
| ·基于改进k 均值聚类的Hilbert R 树数据结构 | 第49-51页 |
| ·基于改进k 均值聚类的Hilbert R 树相关算法 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 5 实验结果与性能分析 | 第55-61页 |
| ·实验环境和方法 | 第55页 |
| ·性能评估标准 | 第55-56页 |
| ·实验结果与分析 | 第56-60页 |
| ·索引的建立时间分析 | 第56-57页 |
| ·索引的查询性能分析 | 第57-58页 |
| ·索引的插入性能分析 | 第58-59页 |
| ·索引的删除性能分析 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第67-68页 |
