线性索引论文-田学东,王臣

线性索引论文-田学东,王臣

导读:本文包含了线性索引论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:检索方法,线性代数表达式,LaTeX格式,特征分类

线性索引论文文献综述

田学东,王臣[1](2018)在《线性代数表达式的索引与匹配方法》一文中研究指出现有的数学表达式检索模型大多面向普通数学表达式,在利用其检索线性代数表达式时,由于缺乏对线性代数表达式特征的考虑,检索效果较差。为此,设计针对线性代数表达式的检索方法。利用改进的数学公式描述结构表示La Te X格式的线性代数表达式特征,根据线性代数表达式的种类对其进行分类,并定义相应的扩充运算,据此构建索引文件,设计4种线性代数表达式匹配算法,实现灵活的检索模式,提高检索结果的相关性。实验结果表明,该方法符合线性代数表达式的检索特点,具有较合理的索引结构和较高的匹配效率。(本文来源于《计算机工程》期刊2018年03期)

马增辉,解建仓[2](2017)在《一种基于线性四叉树的金字塔模型索引方法研究》一文中研究指出本文在分析目前金字塔模型的索引算法基础上,提出了一种基于四叉树的金字塔模型的构建方式和数据结构,通过分析数据结构编码的特性(方向性、层次性、可压缩性及大小特征),使用四叉树求其邻域的新算法,达到金字塔模型快速索引的目的。这种算法在金字塔模型中求边、角邻域时,仅需通过一系列简单的坐标变换,快速计算出相应邻域。该算法结构简单,易于理解和实现,且查找速度快、定位准确。最后用实验证明了本方法的科学性。(本文来源于《西部大开发(土地开发工程研究)》期刊2017年06期)

戴珂[3](2016)在《基于线性散列索引的时间序列查询方法研究》一文中研究指出随着信息化的发展,大量的数据被产生。在新产生的数据中,时间序列数据是一种重要的数据类型,而对该类数据进行高效的查询处理成为了当前研究的热点。本文针对线性散列的索引机制,提出了一种新型的时间序列的查询处理方法,以降低索引创建时间和提高查询效率。实验证明,本方法中的线性散列索引,在创建时的时间耗费有所下降。在查询阶段采用K近邻与下界距离相结合的方法,能有效地过滤掉多余的结果,提高了时间序列查询处理的效率和精确度。(本文来源于《软件工程》期刊2016年08期)

李玉居[4](2016)在《基于线性散列索引的时间序列近似查询研究》一文中研究指出时间序列作为时态数据中一种很重要的数据类型,由许多领域中的应用持续地产生。同时它也蕴含着丰富的有价值的信息,这些信息可以给管理者提供决策支撑并对生产生活提供有效的预测。因此,如何处理好这些时间序列是国内外研究的热点问题。由于时间序列具有复杂性、海量性等特点,这些特点决定了不能直接在原始时间序列上进行索引创建和相似性查询等操作。所以在进行这些操作之前就要对时间序列进行预处理,本文在预处理部分提出了一种新的规范化方法用于时间序列的离散化表示。针对时间序列近似查询的时间复杂度高的问题,本文提出了一种基于线性散列的时间序列索引技术。在索引的创建过程中使用的是已经离散化表示的时间序列,这个离散化的结果不是单一的时间序列的表示,它表达了一组具有相同离散化结果的时间序列的集合。这样执行近似查询得出的结果是一个具有相同离散化结果的时间序列集合。本文提出的线性散列索引技术的好处就是该索引会以很低的时间复杂度执行时间序列的近似查询。时间序列的近似查询包括直接查询和查询结果精炼两个过程。给定一个时间序列的查询Q,通过线性散列索引返回一个BSF(Best-so-far)结果集,这个结果集可以看作是查询实例Q的一个直接查询的结果。然后从BSF结果集中对查询结果进一步精炼而得到精炼结果集(Refine Value,RV),RV结果集就是最终近似查询的结果。查询结果精炼过程中采用K近邻与改进的下界距离相结合的方式,进一步缩小查询范围,实现查询结果精炼。基于以上理论设计并实现了时间序列的近似查询系统,并分别设置基数、时间序列长度大小,分析了对下界紧密度的影响。(本文来源于《大连海事大学》期刊2016-05-01)

李健,雷随,田智慧,马玉荣[5](2015)在《十进制线性四叉树的点云数据格网索引方法研究》一文中研究指出叁维激光点云数据是海量叁维点的集合,导致数据量庞大,组织和管理困难,不仅增加了系统负荷,而且大大降低了点云数据后续处理效率。该文针对海量点云数据的组织与管理中遇到的加载和显示效率低、建立索引困难、不能实时动态显示等问题,提出了基于十进制线性四叉树的点云数据格网索引方法,该方法用四叉树结构分割点云数据和用SQL Server数据库存储,采用Morton码或矩形区域对点云数据进行分块空间索引,结合空间索引和数据库的优势对点云数据进行高效、动态、智能管理。实验结果表明,该方法较好地解决海量点云数据的组织与管理效率低下,不能实时动态显示的问题。(本文来源于《测绘科学》期刊2015年04期)

韩慧民,郑少开[6](2014)在《基于线性八叉树的点云数据存贮与索引》一文中研究指出八叉树结构是由四叉树结构推广到叁维空间而形成的一种3D栅格数据结构,其树型结构在空间分解上具有很强的优势,为了有效地进行大量点云数据的存储和管理,重点讨论了线性八叉树编码技术。(本文来源于《大众科技》期刊2014年06期)

钟萃相,黄明和[7](2011)在《使用线性索引技术的嵌入式小波零树编解码算法》一文中研究指出提出了使用线性索引技术的快速EZW编解码算法,对线性序系数进行编码扫描,只需使用简洁的系数位置信息,可在一定程度上提高编解码速度,从而实现了类似于无链表SPIHT中使用的线性索引技术.若把线性序的建立放在一批图像的编码之前,则只需建立线性序一次,就可以对多个图像进行编码,从而又可以大大节省编码时间.(本文来源于《江西师范大学学报(自然科学版)》期刊2011年03期)

胡晨希,刘会侠,乐鹏,王艳东[8](2010)在《一种可扩展的线性可排序四叉树空间索引》一文中研究指出分析了四叉树空间索引的优缺点,提出了一种可扩展的线性可排序四叉树空间索引,实现了空间索引的动态更新,同时具有高效的空间查询能力。(本文来源于《测绘信息与工程》期刊2010年05期)

牛红光,李汉荣,鲁强,孙万民,贾俊涛[9](2009)在《基于线性可排序四叉树的空间索引研究》一文中研究指出网格索引的冗余问题无法最终解决,为避免四叉树索引存在的缺点,本文摒弃了四叉树通常的编码方式,利用线性可排序四叉树索引模型,建立了高效的SENC体系,能达到全球数据调显的实用化,具有一定的理论价值和实际意义。(本文来源于《第二十一届海洋测绘综合性学术研讨会论文集》期刊2009-09-13)

张永玉,马劲松[10](2009)在《3D GIS中线性八叉树空间索引的建立与查询算法研究》一文中研究指出叁维地理信息系统空间数据库具有数据量大、空间实体关系复杂、空间操作计算量大等特点。为了提高检索效率,必须建立高效的空间索引机制。八叉树空间索引是对二维GIS中四叉树索引进行扩展的一种叁维空间数据结构,具有思路简单、容易理解和实现、查询速度快的优点。本文首先阐述了线性八叉树空间索引的原理,然后重点介绍了线性八叉树空间索引的建立和查询算法。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2009年02期)

线性索引论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

本文在分析目前金字塔模型的索引算法基础上,提出了一种基于四叉树的金字塔模型的构建方式和数据结构,通过分析数据结构编码的特性(方向性、层次性、可压缩性及大小特征),使用四叉树求其邻域的新算法,达到金字塔模型快速索引的目的。这种算法在金字塔模型中求边、角邻域时,仅需通过一系列简单的坐标变换,快速计算出相应邻域。该算法结构简单,易于理解和实现,且查找速度快、定位准确。最后用实验证明了本方法的科学性。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

线性索引论文参考文献

[1].田学东,王臣.线性代数表达式的索引与匹配方法[J].计算机工程.2018

[2].马增辉,解建仓.一种基于线性四叉树的金字塔模型索引方法研究[J].西部大开发(土地开发工程研究).2017

[3].戴珂.基于线性散列索引的时间序列查询方法研究[J].软件工程.2016

[4].李玉居.基于线性散列索引的时间序列近似查询研究[D].大连海事大学.2016

[5].李健,雷随,田智慧,马玉荣.十进制线性四叉树的点云数据格网索引方法研究[J].测绘科学.2015

[6].韩慧民,郑少开.基于线性八叉树的点云数据存贮与索引[J].大众科技.2014

[7].钟萃相,黄明和.使用线性索引技术的嵌入式小波零树编解码算法[J].江西师范大学学报(自然科学版).2011

[8].胡晨希,刘会侠,乐鹏,王艳东.一种可扩展的线性可排序四叉树空间索引[J].测绘信息与工程.2010

[9].牛红光,李汉荣,鲁强,孙万民,贾俊涛.基于线性可排序四叉树的空间索引研究[C].第二十一届海洋测绘综合性学术研讨会论文集.2009

[10].张永玉,马劲松.3DGIS中线性八叉树空间索引的建立与查询算法研究[J].计算机工程与科学.2009

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