| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状及存在问题 | 第12-16页 |
| 1.2.1 确定数据的组最近邻查询研究 | 第12-13页 |
| 1.2.2 不确定数据的最近邻查询研究 | 第13-16页 |
| 1.3 研究内容和方法 | 第16-17页 |
| 1.4 文章组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 概率查询的相关技术概述 | 第19-35页 |
| 2.1 不确定数据 | 第19-20页 |
| 2.1.1 不确定数据的定义 | 第19页 |
| 2.1.2 不确定数据的表示方式 | 第19-20页 |
| 2.1.3 不确定数据产生的原因 | 第20页 |
| 2.2 数据索引技术 | 第20-27页 |
| 2.2.1 基于四叉树的索引 | 第21-22页 |
| 2.2.2 基于R树的索引 | 第22-25页 |
| 2.2.3 基于网格的索引 | 第25-26页 |
| 2.2.4 基于R树的概率阈值索引 | 第26-27页 |
| 2.3 Voronoi图的数据结构 | 第27-30页 |
| 2.3.1 Voronoi图的基本概念 | 第27-29页 |
| 2.3.2 Voronoi图的构造方法 | 第29-30页 |
| 2.3.3 Voronoi图的存储方法 | 第30页 |
| 2.4 不确定Voronoi图的数据结构 | 第30-34页 |
| 2.4.1 不确定Voronoi图的基本概念 | 第31-32页 |
| 2.4.2 不确定Voronoi图的构造方法 | 第32-33页 |
| 2.4.3 不确定Voronoi图的存储方式 | 第33-34页 |
| 2.5 小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于Voronoi图的PGNN查询算法 | 第35-45页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 问题定义 | 第35-37页 |
| 3.3 索引结构 | 第37页 |
| 3.4 VPGNN查询算法 | 第37-40页 |
| 3.4.1 候选集构建算法 | 第37-38页 |
| 3.4.2 修剪候选集算法 | 第38-39页 |
| 3.4.3 提纯 | 第39页 |
| 3.4.4 实例分析 | 第39-40页 |
| 3.5 实验评估 | 第40-43页 |
| 3.5.1 实验环境 | 第40-41页 |
| 3.5.2 查询点数量对查询时间的影响 | 第41页 |
| 3.5.3 目标对象和实例点数量对算法的影响 | 第41-42页 |
| 3.5.4 概率阈值的大小对算法的影响 | 第42-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于不确定Voronoi图的快速PGNN查询算法 | 第45-55页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 问题定义 | 第45-46页 |
| 4.3 索引结构 | 第46页 |
| 4.4 UVPGNN查询算法 | 第46-50页 |
| 4.4.1 查询点分组的构建算法 | 第47-48页 |
| 4.4.2 候选集的构建算法 | 第48-49页 |
| 4.4.3 候选集的修剪和提纯 | 第49页 |
| 4.4.4 实例分析 | 第49-50页 |
| 4.5 实验评估 | 第50-53页 |
| 4.5.1 实验环境 | 第51页 |
| 4.5.2 查询点的分组个数对算法的影响 | 第51页 |
| 4.5.3 组内元素个数对查询时间和精确度的影响 | 第51-52页 |
| 4.5.4 查询点数量对查询时间的影响 | 第52-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第55-56页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 附录 作者在读期间发表的学术论文及参加的科研项目 | 第63-64页 |
| 硕士学位论文详细摘要 | 第64-67页 |