检索结果-内蒙古大学图书馆

中山大学学报（自然科学版） 2011年第3期50卷 42-47页

作者：胡继华唐巍詹承志中山大学工学院智能交通研究中心广东广州510275

车辆定位和监控应用越来越多,但是大批车辆显示存在速度慢、车辆覆盖率低等问题。针对以上问题,提出了基于层次网格索引的大批监控车辆显示模型,为车辆建立多层网格索引,结合地图显示比例尺动态聚合重叠显示的车辆,实现了车辆监控的全覆... 详细信息

车辆定位和监控应用越来越多,但是大批车辆显示存在速度慢、车辆覆盖率低等问题。针对以上问题,提出了基于层次网格索引的大批监控车辆显示模型,为车辆建立多层网格索引,结合地图显示比例尺动态聚合重叠显示的车辆,实现了车辆监控的全覆盖,降低了数据传输量,提高了车辆显示速度。最后通过广东省重点车辆监控系统实现了该模型,验证了模型的有效性。

关键词：车辆监控网格索引层次网格显示模型

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空间对象数据库的网格索引机制

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计算机学报 1994年第10期17卷 736-742页

作者：肖伟器冯玉才缪勇武华中理工大学计算机科学与工程系中国电子工业部电子科学研究院

本文提出了针对空间对象的一种新的索引机制，称为网格索引（Ｌｄｅｘ）．Ｌｄｅｘ基于空间对象的位置及其分布，是一种高效实用的空间索引方法．文章全面地讨论了它的查找、插入、删除和修改算法及实现技术．

关键词：空间对象网格索引数据库

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一种基于网格索引的空间连接查询处理优化算法

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小型微型计算机系统 2014年第10期35卷 2243-2248页

作者：乔百友邓增安王秋杰朱红印孔德福王国仁国家海洋信息中心天津300171 东北大学信息科学与工程学院沈阳110819

针对云环境下的空间数据连接查询处理问题,提出一种基于MapReduce框架的高效空间连接查询处理优化算法.该算法采用网格划分方法将数据空间划分成大小相同的网格单元,并将其中一类数据集中的每个空间对象,按照其中心点的位置划分到所在... 详细信息

针对云环境下的空间数据连接查询处理问题,提出一种基于MapReduce框架的高效空间连接查询处理优化算法.该算法采用网格划分方法将数据空间划分成大小相同的网格单元,并将其中一类数据集中的每个空间对象,按照其中心点的位置划分到所在的网格单元中,从而避免了连接对象的复制,网格单元之间根据其所包含数据对象的交叠关系构建网格索引;对另一类数据集中的对象,仅将其复制到与网格单元中数据有交叠的网格单元,从而过滤掉不可能有连接结果的数据对象,大大减少了后续的连接计算代价.合成数据和真实数据集上的大量实验表明,本文提出的空间数据连接查询处理优化算法在性能上明显优于原有SJMR查询处理算法.

关键词：连接查询 MapReduce 空间数据网格索引

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利用网格索引与R树的弧段求交并行算法

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测绘科学 2014年第3期39卷 111-115页

作者：王文杰唐新明史绍雨闫浩文汪汇兵兰州交通大学数理与软件工程学院兰州730070 国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心北京100830

本文通过对图幅进行网格化划分,建立网格索引,对弧段按网格建立R树空间索引,进一步降低了空的相交判断次数;根据网格之间一定的独立性,对不同网格内弧段进行并行化求交,并在单CPU多核计算机上利用OpenMP并行机制对算法进行了实现。分析... 详细信息

本文通过对图幅进行网格化划分,建立网格索引,对弧段按网格建立R树空间索引,进一步降低了空的相交判断次数;根据网格之间一定的独立性,对不同网格内弧段进行并行化求交,并在单CPU多核计算机上利用OpenMP并行机制对算法进行了实现。分析与实验表明:改进后的新算法对较大数据量弧段求交的处理效率较高,与同类算法相比,在空间数据拓扑的建立与空间分析的应用中具有一定优势。

关键词：弧段求交网格索引 R树并行算法

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空间对象精确网格索引的实现

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测绘科学 2008年第6期33卷 168-169页

作者：王延斌何政伟粟曦违成都理工大学地球科学学院成都610059 成都军区78138部队成都610036 成都军区78155部队成都610036

针对使用传统算法创建网格索引存在遗漏网格的缺点,本文提出一种建立精确网格索引的新算法。该算法基于对线段与其所经过的网格对角线的关系的分析,实现了对线、多边形(包括复杂多边形)目标的精确网格索引。

关键词： GIS 空间对象网格化网格索引

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基于网格索引的Top-k偏好查询算法

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沈阳建筑大学学报（自然科学版） 2009年第3期25卷 579-584页

作者：孙焕良姜超孙丽梅廖廷悟沈阳建筑大学信息与控制工程学院辽宁沈阳110168 中国人民银行海口中心支行海南海口570105

目的设计基于网格索引的Top-k偏好查询算法,提高Top-k偏好查询问题的解决效率.方法利用网格索引,采用概念划分的方法,实现基于范围查询和NN查询两种方式的Top-k偏好查询算法.结果通过真实数据集测试结果表明算法能够结合网格索引的优点... 详细信息

目的设计基于网格索引的Top-k偏好查询算法,提高Top-k偏好查询问题的解决效率.方法利用网格索引,采用概念划分的方法,实现基于范围查询和NN查询两种方式的Top-k偏好查询算法.结果通过真实数据集测试结果表明算法能够结合网格索引的优点,与基于R树索引的传统算法相比,在k值不断增加的情况下,查询效率提高了50%,能适应多种空间特征数据对象集合.结论网格索引可以有效处理Top-k偏好查询.

关键词：数据挖掘 Top-k偏好查询网格索引概念划分

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基于道路网格索引的无线通信基站定位与实现

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地理与地理信息科学 2020年第1期36卷 82-86页

作者：支澳威陈华根王智博同济大学海洋与地球科学学院

为了促使无线通信基站定位技术进一步用于解决用户定位信息与空间地图信息匹配的问题,该文提出了一种基于话单的道路定位算法:针对移动场景,在基站定位过程中结合话单定位参数信息和空间道路信息,实现了将用户直接定位到道路上的目标;... 详细信息

为了促使无线通信基站定位技术进一步用于解决用户定位信息与空间地图信息匹配的问题,该文提出了一种基于话单的道路定位算法:针对移动场景,在基站定位过程中结合话单定位参数信息和空间道路信息,实现了将用户直接定位到道路上的目标;对矢量道路进行解析并采用网格索引技术建立索引,设计过滤条件对算法进行优化,提高了定位的求解速度。以实际话单进行测试,得到了合适的网格化步长参数,通过对定位精度进行分析,证明了该算法的可行性和有效性。该算法可进一步提高基站定位技术的应用范围,对5G及物联网技术也将有重要意义。

关键词：基站定位网格索引矢量道路道路定位

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一种基于网格索引的数据聚类算法

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计算机工程与应用 2008年第16期44卷 139-141页

作者：李筠宋凯姜学军沈阳理工大学信息科学与工程学院沈阳110168

为了提高基于密度聚类算法的效率,避免算法在执行过程中的多余搜索,提出了一种基于DBSCAN算法的改进的空间数据聚类算法。该算法采用对象邻域空间进行划分的方法,将网格索引结构应用于该算法。在核心对象的邻域内选择八个方向上未标记... 详细信息

为了提高基于密度聚类算法的效率,避免算法在执行过程中的多余搜索,提出了一种基于DBSCAN算法的改进的空间数据聚类算法。该算法采用对象邻域空间进行划分的方法,将网格索引结构应用于该算法。在核心对象的邻域内选择八个方向上未标记且距离核心对象最边缘的对象来扩展种子对象,减少查询次数,降低聚类的时间复杂度。在实验中,利用海量数据集对算法进行测试,测试结果证明新算法在保证聚类精度的情况下时间效率显著高于DBSCAN算法。

关键词： DBSCAN 网格索引空间数据聚类

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基于网格索引的云海大数据模糊聚类方法仿真

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计算机仿真 2019年第12期36卷 341-344,441页

作者：康耀龙冯丽露张景安山西大同大学计算机与网络工程学院山西大同037009 山西大同大学教育科学与技术学院山西大同037009 山西大同大学网络信息中心山西大同037009

针对云海大数据聚类问题,以及当前数据聚类方法中的不足之处,提出基于网格索引的云海大数据模糊聚类方法。通过云海大数据网格划分,建立云海大数据网格索引机制,用于识别与描述空间内数据的分布与定位信息,应用过程中需要根据实际需求... 详细信息

针对云海大数据聚类问题,以及当前数据聚类方法中的不足之处,提出基于网格索引的云海大数据模糊聚类方法。通过云海大数据网格划分,建立云海大数据网格索引机制,用于识别与描述空间内数据的分布与定位信息,应用过程中需要根据实际需求选择适当的网格划分级别来保证网格索引效果;根据空间索引机制中各网格内数据的分布情况,将近邻的高密度数据网格进行合并与边界柔化处理,实现数据簇更新及边界调整,结合隶属度函数获取数据聚类信息,完成云海大数据模糊聚类。实验结果表明,基于网格索引的云海大数据模糊聚类方法的聚类迭代次数少于实验对比方法,能够有效辨识数据集的实际类簇数,聚类过程的运行时间更短,即使对于含噪数据集也具备较好的鲁棒性。

关键词：网格索引大数据数据聚类模糊聚类隶属度函数

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基于网格索引的时空轨迹伴随模式挖掘算法

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计算机科学 2016年第1期43卷 107-110页

作者：杨阳吉根林鲍培明南京师范大学计算机科学与技术学院南京210023

时空轨迹伴随模式是数据挖掘领域的一项重要研究内容。CMC(Coherent Moving Cluster)算法是一种经典的时空轨迹伴随模式挖掘算法,该算法引入了DBSCAN算法以挖掘出任意形状的簇。但是,DBSCAN聚类算法极耗时,导致CMC算法的时间效率较低。... 详细信息

时空轨迹伴随模式是数据挖掘领域的一项重要研究内容。CMC(Coherent Moving Cluster)算法是一种经典的时空轨迹伴随模式挖掘算法,该算法引入了DBSCAN算法以挖掘出任意形状的簇。但是,DBSCAN聚类算法极耗时,导致CMC算法的时间效率较低。因此提出了一种基于网格索引的时空轨迹伴随模式挖掘算法MAP-G(Mining Adjoint Pattern of spatial-temporal trajectory based on the Grid index)。实验表明,MAP-G算法不仅比CMC算法具有更高的时间效率,而且能够过滤掉部分不正确的结果,因此结果也更加准确。

关键词：伴随模式时空轨迹挖掘网格索引

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