海战场时空查询及索引机制研究

针对目前海战场信息系统的不足,引入时空数据技术对战场数据建模,并支持设计了海战场时空数据库原型系统.对系统要求的时空查询问题进行归纳,结合海战场数据特性加以分析,为后续的索引建立提供了依据.3D R-tree相较现有的其他时空索引更适用于海战场的环境,并通过扩充部分的弥补了其检索效率的不足.     

分布式数据库系统的查询优化策略研究

在分析比较分布式数据库系统和集中式数据库系统查询优化目标不同特点的基础上,归纳出分布式数据库系统的查询优化目标,进而提出查询优化的策略,并在举例中重点讨论了操作执行顺序的不同对查询性能的影响。     

分阶段执行策略及其查询处理技术的研究

针对面向对象数据库及其查询的特点 ,提出了查询处理的分阶段执行策略及其数据操作并行执行算法 ,理论分析和模拟结果都验证了它们的实用性和有效性。     

空间查询语言中拓扑关系的定义

拓扑关系是一种重要的空间关系,被广泛应用于空间查询和空间分析中。因此定义一个完备、互斥且可以嵌入到空间查询语言中的命名拓扑关系集合有着非常重要的意义。当前,对拓扑关系集合的定义还不能描述那些由点、线或面等不同维几何对象构成的复杂空间对象之间的拓扑关系。针对目前拓扑关系研究的不足,引入了混合几何对象的概念,基于OpenGISSQL规范(OpenGISSimpleFeaturesSpecificationforSQL),定义了一个拓扑关系集合:{disjoint,touches,within,crosses,overlaps,contains,equal}。它扩充了OpenGISSQL规范中拓扑关系的定义和范畴,具有完备性和互斥性,为空间查询语言中的拓扑关系的定义提供了一个统一的框架。     

改进蚁群算法在P2P网络资源搜索中的应用

针对P2P网络搜索算法中冗余查询消息过多,资源搜索效率低的问题,提出了基于改进蚁群算法的P2P资源搜索算法,算法中在选择邻节点查询时,综合考虑到本地资源情况、邻节点资源情况、邻节点资源相似度等因素,尽量避开了资源搜索中的恶意节点,并改进了基本蚁群算法的状态转移规则,从而避免了查询消息的盲目发送。仿真实验表明,与传统资源搜索算法K-radom-walks和Flooding相比,该算法在搜索命中率和带宽利用率方面有明显提高。     

不确定数据流多维建模方法*

由于不确定数据流应用的出现,给传统的精确、静态数据环境下的多维建模带来了巨大挑战。针对不确定数据流动态、无限和不确定等特征,提出了一种不确定数据流多维模型。该模型中引入了不确定对象来描述不确定事实元组,并且通过定义时间维度的层次时间窗口,很好地反映了数据流的动态性和无限性,最后还对此多维不确定数据流模型的基本代数操作和分析代数操作进行了形式化定义,为不确定数据流多维查询与分析提供了理论依据。     

动态通用查询方法的设计与实现

分析了在管理信息系统中研制通用查询技术的必要性和重要性 ,探讨了它的设计方法和实现技术 ,实际工程的应用证明了它的有效性。     

一种时空数据流中范围聚集查询共享策略

根据查询谓词的相似性来实现计算共享是数据流查询优化的主要策略之一,主要针对时空数据流中基于滑动窗口的范围聚集问题进行查询优化,采用时间片段和空间片段分别描述滑动窗口之间和空间范围谓词之间的重叠。提出基于时空分片技术将时空数据流元组分成互不重叠的时空片段。范围聚集查询首先基于时空片段生成中间结果,然后根据查询条件与时空片段的映射关系生成查询结果。实验表明,提出的时空分片策略能大大提高时空数据流中范围聚集查询的性能。     

HBase中半结构化时空数据存储与查询处理

针对在HBase中如何进行有效的半结构化时空数据存储和查询问题展开研究,对该问题进行形式化描述,并利用半结构化处理方法 TwigStack提出HBase的半结构化时空数据存储模型,在此基础上开展了半结构化的时空范围查询和kNN查询。在真实数据集中进行实验,与需要硬件配置较高的MongoDB进行了对比,结果表明在普通配置的机器上,所提出的半结构化时空查询算法与MongoDB性能相近,在实际中具有优势。     

基于贝叶斯决策的图像检索相关反馈方法研究

为了有效解决基于内容图像检索中“语义鸿沟”问题,利用贝叶斯决策理论估计图像检索中相关图像集与不相关图像集合的分类面,通过移动查询点的策略,指导新一轮的查询,将查询点移向好的范例点而远离坏的范例点。试验证明该方法是一种有效的基于统计分析的反馈方法。