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基于数值和名义属性空间数据的轮廓查询技术研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-16页
   ·研究背景及意义第10-11页
   ·国内外的研究现状第11-14页
     ·传统轮廓查询处理算法第11-12页
     ·轮廓查询处理的扩展算法第12-14页
   ·课题的主要研究内容第14-15页
   ·本文的结构安排第15-16页
第2章 基础知识第16-24页
   ·空间数据库查询技术第16-20页
     ·空间数据第16-17页
     ·空间索引第17-18页
     ·空间数据库查询分类第18-20页
   ·轮廓查询关键技术第20-23页
     ·轮廓查询的基本定义第20-22页
     ·轮廓的性质第22-23页
   ·本章小结第23-24页
第3章 多个子空间轮廓点的Favorable Facets 的挖掘方法第24-42页
   ·引言第24-25页
   ·轮廓点的Favorable Facets第25-26页
   ·子空间之间轮廓的MDC 的共享策略第26-30页
     ·轮廓不具备资格的最小条件MDC第26-27页
     ·MDC 的共享策略第27-30页
   ·所有子空间轮廓的MDC 的物化方法第30-40页
     ·单个空间轮廓的MDC 的计算方法第31-33页
     ·所有子空间轮廓的MDC 的物化算法MDC-MAS第33-36页
     ·MDC-MAS 算法分析第36-39页
     ·实例分析第39-40页
   ·本章小结第40-42页
第4章 数值和名义属性空间数据上的轮廓体查询方法第42-60页
   ·引言第42页
   ·所有子空间轮廓的物化方法第42-48页
     ·单个空间轮廓的半物化方法IPO-tree Search第43-45页
     ·半物化轮廓体第45-47页
     ·存储半物化轮廓体的索引结构NNAS-tree第47-48页
   ·计算半物化轮廓体的算法SMS-C第48-54页
     ·SMS-C 算法第49-52页
     ·SMS-C 算法分析第52-53页
     ·SMS-C 算法实例分析第53-54页
   ·在NNAS-tree 上的查询算法NNAS-Q第54-59页
     ·NNAS-Q 算法第54-56页
     ·NNAS-Q 算法分析第56-57页
     ·NNAS-Q 算法实例分析第57-59页
   ·本章小结第59-60页
第5章 算法实现及性能分析第60-68页
   ·引言第60页
   ·实验数据和环境第60-61页
   ·MDC-MAS 算法实验及分析第61-64页
   ·SMS-C 算法实验及分析第64-66页
   ·NNAS-Q 算法实验及分析第66-67页
   ·本章小结第67-68页
结论第68-70页
参考文献第70-76页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第76-77页
致谢第77-78页
作者简介第78页

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