崔环宇
- 作品数：8 被引量：15H指数：2
- 供职机构：哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：黑龙江省教育厅科学技术研究项目国家自然科学基金黑龙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进聚类的R树索引方法研究
- 随着地理信息系统技术的快速发展，空间索引技术应用的领域越来越广泛，其主要的功能是实现对数据的有效存储，进而提高更新和查询的效率。空间对象具有异构性、复杂性、不确定性，以及空间关系复杂等特点，如何构建有效的空间索引结构进行...
- 崔环宇
- 关键词：空间数据库索引结构聚类算法
- 文献传递
- 一种路网环境下的组k最近邻查询方法被引量：1
- 2016年
- 针对已有的在路网中的组k最近邻(group k nearest neighbor,Gk NN)查询方法存在的不足,提出了利用网格Voronoi图(Network Voronoi Diagram,NVD)的NVD-Gk NN算法,具有较好的效果.该算法采用了三个步骤:处理数据集、过滤过程和精炼过程.处理数据集主要是计算查询点集Q的质心q.过滤过程主要是提前存储可能的查询结果.精炼过程主要是从可能的结果集合中找到查询结果.并且进一步给出了处理新增加点的ADDNVD-Gk NN算法和处理删除点的DENVD-Gk NN算法.实验表明所提算法在处理路网中的组k最近邻问题有明显的优势.
- 经海东张丽平郝晓红李松崔环宇
- 关键词：路网环境
- 基于CURE聚类算法的静态R树构建方法被引量：6
- 2015年
- R树索引结构在空间对象查询和复杂空间关系查询方面具有重要作用。传统空间索引结构R树是动态生成的,树的结构是根据连续插入算法实现的,通过分裂子节点直至生成R树的根节点。动态生成算法会导致R树节点最小外包矩形之间的大量重叠,影响空间查询效率,且空间利用率不高。为了弥补动态生成R树的不足,提出了基于CURE算法的静态R树生成方法,给出CU_RHbuilt建树算法,该算法不仅能有效地处理海量数据,识别任何形状的簇,减少矩形重叠度,而且采用划分技术可较大程度地减小计算代价,空间利用率较高。进一步提出了基于CURE算法的R树节点分裂方法。理论研究与实验表明,所提方法具有较高的查询效率。
- 李松崔环宇张丽平经海东
- 关键词：CURE算法海量数据
- 障碍空间中基于Voronoi图的k最近邻查询
- 2016年
- 为了提升障碍空间中k最近邻查询的效率,研究了障碍空间中基于Voronoi图的k最近邻查询方法,提出了在障碍空间基于Voronoi图的kNN-Obs算法。该算法采用了两个过程:过滤过程和精炼过程。过滤过程主要是利用Voronoi图的过滤功能,较大程度地减少了被查询点的个数。精炼过程主要根据障碍距离和邻接生成点对候选集内对象进行第二次筛选。进一步给出了处理新增加点的ADDkNN-Obs算法和处理删除点的DENkNN-Obs算法。实验表明该算法在处理障碍空间中的k最近邻问题时具有优势。
- 张丽平经海东李松崔环宇
- 关键词：VORONOI图
- Voronoi图的构建与受限区域内的最近邻查询方法研究被引量：6
- 2014年
- Voronoi图在空间数据查询、数据挖掘、图像处理、模式识别和智能交通管理等方面具有重要的作用。为了简化构建的复杂性和提高构建效率,基于分治法、启发式局部优化策略和局部数据点的扫描线动态更新策略,提出了基于凸包的Voronoi图生成方法,给出了Create_Voronoi()算法。进一步,为了弥补已有近邻查询方法无法处理受限区域内的最近邻查询的不足,基于Voronoi图研究了受限区域内的同质和异质最近邻查询方法,分别提出了TVor_NN()算法和YVor_NN()算法。理论研究和实验分析表明,提出的研究方法在Voronoi图的构建和受限范围的最近邻查询等方面具有较大的优势。
- 张丽平赵纪桥李松经海东崔环宇
- 关键词：VORONOI图DELAUNAY三角形最近邻查询
- RTC树的构建与不确定近邻关系查询方法被引量：1
- 2015年
- 空间索引结构和查询技术在空间数据库中具有重要的作用,针对已有的方法在复杂空间数据对象的近似和组织方面的局限性,提出了一种基于最小外接矩形（MBR）、梯形和圆的新的索引结构（RTC树）。为了有效处理复杂空间数据对象的最近邻（NN）关系查询问题,提出了基于RTC树的最近邻查询（NNRTC）算法,NNRTC算法利用剪枝规则可减少节点遍历和距离计算。针对障碍物对数据集中最近邻的影响问题,提出了障碍物环境下的基于RTC树的最近邻查询（BNNRTC）算法,BNNRTC算法先在理想空间进行查询,再对查询结果进行判断。为了有效处理动态单纯型连续近邻链查询问题,进一步给出了基于RTC树的动态单纯型连续近邻链查询（SCNNCRTC）算法。实验结果表明,相对基于R树的查询方法,所提的方法在处理数据量较大的复杂空间对象的数据集时可提高60%~80%的效率。
- 李松李林王淼崔环宇张丽平
- 关键词：空间数据库最近邻
- 基于CUK-MEANS算法的R树构建
- 2016年
- 针对K-means方法的不足,提出CUK-MEANS算法,用以解决K-MEANS方法在初始值选择上的不足和对噪声点敏感的问题.传统R树索引是动态生成的,通过节点的连续插入和分裂实现整个索引的构建,这种方法会造成大量的外包矩形重叠,从而导致索引效率不高.基于CUK-MEANS算法本文进一步提出了CKR-R()算法,利用聚类技术对数据进行预处理,减少节点之间的重叠度,提高了R树的索引效率,并且采用收缩因子使节点内数据更加紧凑,提高节点的空间利用率.理论研究和实验表明所提算法具有较高的查询效率.
- 崔环宇李松张丽平经海东
- 关键词：K-MEANS算法
- 路网中基于Voronoi图的反向最近邻查询方法被引量：1
- 2015年
- 针对已有的在路网中的反向最近邻(Reverse Nearest Neighbor,RNN)查询方法存在的不足,提出了利用网络Voronoi图(Network Voronoi Diagram,NVD)的NVD-RNN算法,该算法具有较好的效果,它把路网划分成小的Voronoi区域,并且采用了两个过程:过滤过程和精炼过程。过滤过程主要是提前存储可能的查询结果。精炼过程主要是从可能的结果集合中找到查询结果。并且进一步给出了处理新增加点的ADDNVD-RNN算法和处理删除点的DENVD-RNN算法。实验表明,该算法在处理路网中的反向最近邻问题时有明显的优势。
- 张丽平经海东李松崔环宇
- 关键词：路网环境
