徐红波
- 作品数：10 被引量：39H指数：5
- 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：黑龙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种采用Z曲线高维空间范围查询算法被引量：5
- 2009年
- 低维空间中线性扫描算法及基于R树、VA文件和NB树的空间范围查询算法的效率较高,高维空间中它们的效率出现恶化现象.Z曲线将空间分割成大小相等网格并依次穿过它们,将网格中的点映射到线性空间中,从而能够使用B+树作为点集的索引结构.利用Z曲线聚类和降维特性,本文给出网格划分方法、搜索区域分解过程,提出一种高维空间范围查询算法.实验结果表明在高维空间中算法的效率优于上述算法.
- 徐红波郝忠孝
- 关键词：降维Z曲线网格划分搜索区域
- 基于B^Z树深度优先高维空间范围查询算法
- 2010年
- 考虑到在低维空间中基于线性扫描、R树、VA文件和NB树的空间范围查询算法的查询效率较高,而在高维空间中这些算法均出现不同程度的性能恶化现象,将降低空间维度作为解决高维空间范围查询问题的关键,并利用基于Z曲线的网格划分方法降低空间维度,使用Z区域聚类相似数据给出了一种改进的索引结构B^Z树,提出了一种深度优先高维空间范围查询算法ZRRQ。该算法采用高效剪枝策略,能够快速遍历B^Z树。实验结果表明,在高维空间中该算法优于基于线性扫描、R树、VA文件和NB树的空间范围查询算法。
- 徐红波郝忠孝
- 关键词：高维空间范围查询降维Z曲线
- 一种基于Z曲线近似k-最近对查询算法被引量：7
- 2008年
- k-最近对查询是空间数据库中重要操作之一.在低维空间中基于R*树分枝限界最近对查询算法(k-self-CPQ)和Brute-Force算法的查询效率较高,而在高维空间中其性能急剧恶化,降低空间维度成为解决问题的关键.依据Z曲线构造过程,将高维空间分割成大小相等的网格,以此将网格中的点映射到线性空间中.提出了基于网格划分的降维方法及最小网格概念,给出了基于Z曲线近似k-最近对查询算法.利用最小网格的边长,算法优化线性扫描过程.实验结果表明在高维空间中算法性能优于Brute-Fore和k-self-CPQ,且近似k-最近对质量较好.
- 徐红波郝忠孝
- 关键词：Z曲线降维
- 基于Hilbert曲线的近似k-最近邻查询算法被引量：8
- 2008年
- 在低维空间中R树的查询效率较高,而在高维空间中其性能急剧恶化,降维成为解决问题的关键。利用Hilbert曲线的降维特性,该文提出基于Hilbert曲线近似k-最近邻查询算法AKNN,分析近似k-最近邻的误差。实验结果表明算法在执行时间上优于线性扫描和基于R树最短优先查询算法,近似解的质量较好。
- 徐红波郝忠孝
- 关键词：K-最近邻降维HILBERT曲线
- 基于空间填充曲线高维空间查询算法研究
- 空间数据库是当前数据库领域中一个前沿研究课题。空间数据库突破了传统数据库主要基于文字和数字信息的应用,能够存储和分析大量具有复杂结构的空间信息。空间数据库是一种存储非空间和空间数据的数据库系统,在查询语言和数据模型中支持...
- 徐红波
- 关键词：空间填充曲线高维空间最近邻查询范围查询
- 文献传递
- OODB设计中的范式理论及求解算法
- 面向对象数据库系统(OODBS)是近二十年来随着面向对象技术的发展而被广泛接受且非常具有前景的研究及应用的领域。它针对关系数据库系统(RDBS)不能适应非传统应用的要求，如：模型表达能力有限、系统效率低、事务模型太简单等...
- 徐红波
- 关键词：面向对象数据库数据依赖范式
- 文献传递
- 基于空间填充曲线网格划分的最近邻查询算法被引量：10
- 2010年
- 在建树过程中,R树存在最小边界矩形之间重叠的现象。当数据量较大时,重叠现象尤为严重,基于R树最近邻查询算法的性能急剧恶化。针对该问题,利用空间填充曲线的降低维度特性和数据聚类特性,提出一种基于网格划分最近邻查询算法。该算法将整个数据空间划分成大小相等、互不重叠的网格,对网格中的点进行线性排序之后,只需要访问查询点所在网格中的点及其周边邻近网格中的点,就能够获得最近邻。在Hilbert曲线、Z曲线和Gray曲线上实现3种最近邻查询算法,在映射算法和数据聚类特性上实验比较3种曲线之间的性能差异。实验结果表明,算法的查询性能明显优于顺序扫描算法和基于R树的最近邻查询算法。
- 徐红波郝忠孝
- 关键词：空间填充曲线网格划分最近邻降维
- 一种采用Hilbert曲线网格划分聚类算法被引量：2
- 2010年
- Hilbert曲线能够线性填充数据空间,将数据空间分割成大小相等的网格,从而将位于网格中的点映射到线性空间中.本文利用Hilbert曲线的数据聚类性质,提出一种基于Hilbert曲线网格划分聚类算法,详细叙述算法的执行过程,并给出每一步的理论依据.算法首先以网格为单位合并出面积较小的聚集,然后将小聚集经过若干次合并形成较大聚集,最终使得聚集最优.实验结果表明该算法的执行时间少于经典聚类算法k-m eans和基于网格聚类算法CLIQUE.
- 徐红波郝忠孝
- 关键词：HILBERT曲线网格划分降维聚类算法
- 基于Hilbert曲线的高维k-最近对查询算法被引量：6
- 2008年
- 利用Hilbert曲线的数据聚类特性,将高维空间中的点映射到线性空间中,给出相应的降维方法,提出基于Hilbert曲线的高维k-最近对查询算法,并证实了其正确性。算法能够删减点集中大量的点以优化扫描过程,减少运行时间,实验结果表明该算法优于连续扫描算法。
- 徐红波郝忠孝
- 关键词：高维空间降维方法HILBERT曲线
- OODB设计中的范式理论及求解算法被引量：2
- 2005年
- 针对面向对象数据库规范化问题,在面向对象数据模型的数据依赖基础上,依据面向对 象的方法论,给出了对象范式的定义及定理,提出了对象范式求解算法,并进行了算法分析.该算法 的时间复杂度达到o(m-1)!pn),适用于面向对象渐进型开发方法.
- 徐红波郝忠孝
- 关键词：OODB面向对象数据模型数据依赖面向对象数据库时间复杂度范式理论
