导读:本文包含了连续最近邻论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:R树,k最近邻查询,不确定性,可视性
连续最近邻论文文献综述
万静,唐贝贝,何云斌,李松[1]（2018）在《一种障碍空间中移动对象的连续k最近邻查询方法》一文中研究指出针对时空数据库中的连续移动对象的最近邻查询问题,提出COp KNN(continuous obstructed possible k-nearest neighbor)查询:在二维空间中,给定一个移动查询点q、一组移动查询对象集合P和一组多边形障碍物集合O,根据障碍距离的概念,查询q所有可能的k最近邻集合。由于移动对象本身的不确定性以及现实生活中障碍物的存在,已有的查询方式不再适用COp KNN查询。COp KNN查询包括叁个子过程:根据可视图、R树和堆排序的概念,给出计算两点之间障碍距离(大于等于欧几里得距离)的方法;基于R树的查询方式查找在用户给定时间段内q所有可能的k最近邻结果集(初步结果,也叫候选集);采用Mindist(E,q)和候选集更新算法Updata C(pn)对k最近邻结果集进行剪枝,得到较为精确的k最近邻结果集。实验数据集和障碍物集均采用真实的数据集,理论研究和实验结果表明,该方法具有良好的效率。(本文来源于《哈尔滨理工大学学报》期刊2018年03期）
张春元,朱清新,钟声[2]（2014）在《连续空间增量最近邻时域差分学习》一文中研究指出针对连续空间强化学习问题,提出一种基于局部加权学习的增量最近邻时域差分(TD)学习框架.通过增量方式在线选取部分已观测状态构建实例词典,采用新观测状态的范围最近邻实例逼近其值函数与策略,并结合TD算法对词典中各实例的值函数和资格迹迭代更新.就框架各主要组成部分给出多种设计方案,并对其收敛性进行理论分析.对24种方案组合进行仿真验证的实验结果表明,SNDN组合具有较好的学习性能和计算效率.(本文来源于《控制与决策》期刊2014年12期）
Hamza,Djigal[3]（2014）在《连续最近邻查询与移动学习的语义缓存策略研究》一文中研究指出近年来,随着无线通信技术的飞速发展,移动设备的使用无处无时不在。人们通过移动设备进行位置相关查询,如查询最近的银行、旅社、餐馆,以及存取附近的学习资源。这些查询对用户非常重要,而且紧急。移动设备从远程服务器中存取信息会遇到一些问题,这些问题包括移动用户所需的信息与移动路径相关、网络连接的临时性、网络的弱连接。并且移动数据库有有限的无线带宽,移动设备有电源容量、存储容量的限制。这些问题与限制使移动设备的移动信息存取变得困难。解决移动信息存取的这些问题需要最小化移动设备与服务器间的连接以及最小化数据的传输。数据缓存被证明是有效的方法。为支持位置相关查询,本文提出了连续最近邻查询的语义缓存策略,使用该策略,移动用户可在移动路径上的任何地方发起最近邻位置相关查询CNNQ。在服务器端,使用Voronoi索引把搜寻空间分成多个Voronoi单元,有效支持CNNQ,减少搜索范围。为支持移动设备作为移动学习平台的移动学习,本文提出了一个支持移动学习的意义缓存策略SCSML,该策略依照学习者的移动路径,在移动设备上预存学习资源。当学习者要进行学习时,能及时得到所用资源,减少了学习时间及资源下载时间。本文对支持CNNQ的缓存策略,设置了多个邻接区进行性能验证实验；对支持移动学习的缓存策略,以缓存PDF文本与JPG图像作为移动学习资源为例,进行了实验检验。实验结果表明,使用本文提出的策略与使用常规的缓存策略以及无缓存情况相比,响应速度明显加快,缓存命中率明显提高。(本文来源于《华中师范大学》期刊2014-05-01）
宋娜[4]（2014）在《连续可视最近邻查询研究》一文中研究指出连续可视最近邻查询是空间数据查询领域中最重要的查询技术之一，在地理信息系统（GIS），计算机辅助设计与制造（CAD/CAM），智能识别系统，多媒体的应用等各个方面都有广泛的应用。同时，随着科学技术的快速发展，人们在生产、生活中对可视最近邻查找效率要求不断提高。例如，人们对障碍物的可视性，以及查询轨迹的连续性等方面提出了更高的要求。目前，连续可视最近邻查询的剪枝策略研究不多，但是其查找应用范围却在不断扩大，因此对连续可视最近邻的查找效率的要求也就越来越高。本文从研究常用见的空间索引技术PR-树出发，对PR-树的查找、插入、删除等算法等进行了探讨,给出了相应的伪代码，并运用相关的性质对PR-树的各种算法过程进行优化，提出了基于PR树的剪枝策略，使查找更高效、快捷。本文研究的是最近邻查询中两个应用较广泛的方面，可视化和连续性。与传统的基于R树查找不同，本文结合实际，将两者相结合，提出了连续可视最近邻查询，即CVNN。在剪枝策略上更新，大大提高查询效率。并且对改进后的算法，应用在PR树上，使得剪枝更新后的算法，查找效率大大提高，同时，也有利于应用到不同数据结构中。由于现实生活中，存在查找要求的不同，特将该查询算法及剪枝策略推广到K最近邻和轨迹的连续可视最近邻以及受限最近邻，不断满足现实生活中不同环境的需要。文中所提出的方法具有良好的查询效率以及可扩展性，并给出了相应的伪代码，对CVNN算法的推广，有一定的借鉴性。(本文来源于《哈尔滨理工大学》期刊2014-03-01）
赵海宇[5]（2014）在《连续最近邻查询研究》一文中研究指出在20世纪下半叶，世界进入了信息时代。伴随着科学技术的巨大进步，特别是计算机的发明和不断升级，信息对整个社会的影响逐步提高到一种不可替代的作用。因为信息数量、信息传播速度以及信息处理速度都在以几何倍数增长，这就要求提出新的理论来应用于现代日趋快速的生活，时空数据库就是在此时代背景下产生的。最近邻查询问题作为时空数据库的重要研究方向一直得到广泛的关注，主要是由于最近邻查询和人们的生活密切相关，例如：查询距离最近的银行。通过这个例子可以看出最近邻具有局限性，就是查询点的位置不能发生改变。为了弥补这个缺点提出了连续最近邻查询，能搜索出查询点在所经过路段上所有符合查询条件的最近邻，并且给出最近邻发生变化的分割点。本文首先给出了R树的索引结构及操作过程，最近邻测量距离的相关概念。利用R树的特性，提出了求解k个最近邻的算法。其次，研究了道路连续最近邻问题，给出连续最近邻查询概念，再将其细分为动态和静态两种不同的情况，提出了中间结点概念，通过将空间存储点进行有规则的排列，在查询过程中避免了很多不必要的访问，使效率得到提高。最后，结合道路信息建立一个树形结构，为道路网中的每条道路都赋予一个权值，根据道路实时信息判断路段通行情况来改变权值大小。当某一路段权值过大时，代表通过这条道路的时间花费太多，所以舍弃这条道路，选择其他通畅的道路行驶，这样就保证了在预期的时间内到达目的地。(本文来源于《哈尔滨理工大学》期刊2014-03-01）
杨泽雪,郝忠孝[6]（2014）在《基于Voronoi图的连续反向最近邻查询》一文中研究指出为解决动态环境中移动点的连续反向最近邻查询问题,将连续反向最近邻查询分为单色和双色2种情况进行研究。利用移动点Voronoi图,分别给出单色连续反向最近邻查询算法、双色连续反向最近邻查询算法以及相关定理,对算法正确性和可终止性进行证明,分析算法时间复杂性。按照移动点Voronoi图的拓扑结构是否改变分为2种情况,分析每种情况下候选所在区域的变化,在变化区域内进行Voronoi图的重构,得到对应的解决方法。在多数情况下,该算法只需生成局部移动点的Voronoi图即可找到结果,减小了连续反向最近邻查询的代价。(本文来源于《计算机工程》期刊2014年01期）
周屹,杨泽雪,邢传军,曲天伟[7]（2013）在《一种连续最近邻查询的优化方法》一文中研究指出连续最近邻查询是空间数据库中最重要的查询之一,在地理信息系统和位置定位服务等领域有重要应用。给定一个空间数据集P和查询线段q,连续最近邻查询返回结果<R,T>,其中T是一个间隔,R是这个间隔中所有点的最近邻。已有的连续最近邻查询算法无法实现I/O的优化,为此,提出一种优化的连续最近邻查询方法,该方法具有较高的I/O效率,不仅在减少磁盘访问数量方面进行优化,同时也提高CPU的性能。(本文来源于《黑龙江工程学院学报(自然科学版)》期刊2013年04期）
管莹莹,肖迎元,李玉坤[8]（2012）在《基于路网的连续K最近邻查询》一文中研究指出连续K最近邻(CKNN)查询是最近邻查询的扩展,可广泛地应用于地理信息系统、城市规划、智能交通等领域.CKNN查询搜索某一路径上所有点的K个最近的感兴趣对象.本文研究基于交通路网的连续K最近邻查询问题,不同于传统的基于欧式空间的CKNN查询,基于路网的CKNN查询中对象间的距离度量不再是欧式距离,而是基于路网的最短可达距离.显然,传统的基于欧式距离的CKNN查询算法并不能直接应用于基于路网的CKNN查询问题.本文提出了一种基于路网的高效的CKNN查询算法-IIE算法,广泛实验表明本文提出的IIE算法优于传统的IE算法.(本文来源于《天津理工大学学报》期刊2012年06期）
杨泽雪,郝忠孝[9]（2012）在《空间数据库中连续可视反向最近邻查询》一文中研究指出为了解决障碍物环境中连续反向最近邻的查询问题,考虑到障碍物的存在,将可视性加到连续反向最近邻查询中,提出了一种新的连续反向最近邻查询的变体——连续可视反向最近邻查询.给出了线段可视性判断方法和相应的剪枝策略,提出了连续可视反向最近邻查询算法.该算法通过过滤步骤得到一个候选集,通过精炼步骤去掉错误的候选,通过分裂步骤找到查询结果.实验结果表明,该算法的执行时间与查询线段的长度呈线性关系增长,查询效率较高.(本文来源于《西南交通大学学报》期刊2012年03期）
王勇[10]（2012）在《位置隐私保护中连续最近邻查询的研究》一文中研究指出随着无线通信技术、空间数据库技术、空间定位技术的快速发展，以及具有定位功能的无线手持设备的大量普及，促使基于位置的服务（Location-based services）越来越流行。基于位置的服务因其种类广泛、密切联系生活和即时性等特性而受到越来越多人的青睐。基于位置的服务日益渗透到我们生活的各个方面，影响着我们生活、工作和学习方式。然而，基于位置的服务给人们带来巨大便利的同时也暗含位置隐私的泄露。位置隐私保护的目的在于让人们既能够享受高质量的基于位置的服务，又不泄露自己的位置隐私，这需要在享受服务和位置隐私保护之间寻找均衡点。本文主要针对基于位置的服务中用户位置隐私保护的问题进行了研究，并且对基于隐私保护的连续最近邻查询问题进行了探究，主要工作包括以下几个方面。1.位置隐私保护系统框架和位置K-匿名模型的确立。本文研究的位置隐私保护系统框架为中心服务器结构，其包括移动用户客户端，匿名器以及位置数据库服务器。客户端发出服务请求和隐私要求，匿名器动态管理移动用户的位置信息并且为其提供隐私保护，位置数据库服务器响应移动用户发出的服务请求。位置K-匿名模型用来动态构建移动用户的隐私要求，匿名器依据K-匿名模型为移动用户构建匿名区域从而保护移动用户的位置隐私。2.本文提出了两种基于中心服务器结构的匿名算法。基于中心服务器结构的匿名算法要求及时性和高效性，现有算法花费较长的匿名时间，并且匿名准确度不高。为了解决现有算法的不足之处，本文提出两种匿名算法即QFC和SWC。与现有匿名算法对比，QFC匿名算法在准确度一致的情况下，可以显着地减少匿名时间；另一种基于步进式的匿名算法SWC在牺牲一定的时间成本情况下，可以显着地提高匿名的精度。实验可以证明新提出的两种匿名算法的有效性。3.提出了能够有效处理具有隐私保护的连续最近邻查询算法。隐私性连续最近邻查询在位置隐私系统框架下等价于基于匿名区域的最近邻查询。位置数据库服务器以快照方式处理这样的查询将导致较高的CPU开销，尤其是当移动用户数目激增时，现有算法表现差强人意。为此本文提出了一种基于重用技术的查询更新算法—RLPCNN。该算法利用相邻时刻查询结果集的相似性来减少计算成本，从而实现答案集的快速更新，大大加快系统响应时间。实验结果表明了本文提出的算法的有效性。(本文来源于《宁波大学》期刊2012-01-04）
连续最近邻论文开题报告
（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：
针对连续空间强化学习问题,提出一种基于局部加权学习的增量最近邻时域差分(TD)学习框架.通过增量方式在线选取部分已观测状态构建实例词典,采用新观测状态的范围最近邻实例逼近其值函数与策略,并结合TD算法对词典中各实例的值函数和资格迹迭代更新.就框架各主要组成部分给出多种设计方案,并对其收敛性进行理论分析.对24种方案组合进行仿真验证的实验结果表明,SNDN组合具有较好的学习性能和计算效率.
（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。
连续最近邻论文参考文献
[1].万静,唐贝贝,何云斌,李松.一种障碍空间中移动对象的连续k最近邻查询方法[J].哈尔滨理工大学学报.2018
[2].张春元,朱清新,钟声.连续空间增量最近邻时域差分学习[J].控制与决策.2014
[3].Hamza,Djigal.连续最近邻查询与移动学习的语义缓存策略研究[D].华中师范大学.2014
[4].宋娜.连续可视最近邻查询研究[D].哈尔滨理工大学.2014
[5].赵海宇.连续最近邻查询研究[D].哈尔滨理工大学.2014
[6].杨泽雪,郝忠孝.基于Voronoi图的连续反向最近邻查询[J].计算机工程.2014
[7].周屹,杨泽雪,邢传军,曲天伟.一种连续最近邻查询的优化方法[J].黑龙江工程学院学报(自然科学版).2013
[8].管莹莹,肖迎元,李玉坤.基于路网的连续K最近邻查询[J].天津理工大学学报.2012
[9].杨泽雪,郝忠孝.空间数据库中连续可视反向最近邻查询[J].西南交通大学学报.2012
[10].王勇.位置隐私保护中连续最近邻查询的研究[D].宁波大学.2012