基于PQR-tree的空间查询代价模型

空间信息处理和地理信息系统等领域的数据管理涉及到海量、高维空间数据对象的处理。本文针对传统数据索引结构在处理这类空间数据时所存在的内存使用过大、I/O消耗过多等问题,通过改进选择查询的代价模型,给出了基于PQR-tree的查询和代价模型,以提高空间数据查询的性能。提出了基于PQR-tree的三阶段并行查询的方法,分别在任务创建、分配、执行阶段进行优化。提出在任务创建和任务分配阶段应用于空间查询中过滤和精炼阶段的有效算法。测试表明,本文算法在处理各种不同分布类型数据集过程中有效降低了空间数据处理对时间和空间的代价和需求,并且并行机制下的代价模型在预测和评估方面也具有较好的精确度。     

基于梯度的受限空间安全定位方法

现有的无线传感器网络定位技术消耗了大量的计算和处理资源,并且受到了环境因素以及对手攻击等干扰,在受限空间中定位精度较低,无法满足定位需求。为了提高受限空间中的定位精度,提出了一种基于梯度的安全定位算法,算法在双曲线定位模型基础上,引入梯度的概念,降低了算法的计算复杂度,使算法能够适应受限空间的环境要求,实现高效高精度的定位;为了提高算法的安全性,增加了对不一致性测量的选择性剪枝过程,增强了算法对恶意攻击的抵抗能力。最后,以室内走廊为实验环境进行了仿真验证,通过主频计时策略,提高了算法的定位精度。分析结果表明,在室内受限空间中,提出的算法在定位精度、能量消耗和抗干扰能力上优于现有算法。     

障碍空间中的移动对象位置预测

移动对象的运动基本是在障碍空间里进行的。近几年,已有较多针对障碍空间中范围查询、近邻查询、聚类查询等的研究,但是目前尚没有对障碍空间中移动对象的位置预测进行研究。为此,研究了障碍空间中移动对象的位置预测;采用灰模型与线性模型相结合的办法,提出了一种基于R树的高效的剪枝算法;根据移动对象的运动规律性,提出了几条剪枝策略,从而大大减少了需要处理的障碍对象个数。最后,通过实验验证了算法的准确性和高效性。     

基于位置范围的道路网skyline查询

随着无线通信和定位技术的发展,道路网skyline查询在基于位置的服务等方面越来越重要。考虑到现今道路网中位置隐私保护和定位设备的精度问题,用户在道路网上的位置通常用一个范围来表示。但是,已有的道路网skyline研究都是基于单一查询点。针对这一问题,研究了一种新的查询——基于位置范围的道路网skyline查询(RNS),提出了一种基于边界点替换的有效查询处理算法。另外,针对已有的道路网skyline查询中复杂的道路网距离计算对查询效率的影响问题,通过计算兴趣点在道路网上的有效skyline路段,将其与道路网信息融合,建立了道路网skyline模型。基于该模型设计了一种能有效支持RNS查询的道路网skyline索引SSR-tree,提出了基于索引的RNS查询处理算法。通过大量实验验证了所提方法的有效性,并比较了基于索引的算法在查询效率和精度上的提高。     

室内概率阈值反向最近邻查询

室内空间变得越发的庞大和复杂,随之产生了越来越多的室内空间查询需求.目前已有文献提出了针对室内空间环境的范围查询和最近邻查询,而作为常见的空间查询类型的反向最近邻查询,尚未有相关的研究.为此,提出了室内概率阈值反向最近邻查询和基于定位设备的设备可达图模型.在图模型基础上,提出了室内概率阈值反向最近邻查询处理算法,该算法由基于图模型的批量剪枝、基于室内距离的剪枝、基于概率的剪枝和概率计算4部分构成,通过剪枝策略修剪掉不可能出现在结果集中的对象,从而缩小了查询空间,提高了效率.     

云环境下基于数据流的k-means聚类算法

k-means算法是一种 最常用的基于划分的聚类算法。传统的集中式k-means算法已不能适应当前呈爆炸式增长的数据规模,设计分布式k-means算法成为了目前亟需解决的问题。现有分布式k-means算法基于MapReduce计算框架且没有考虑初始聚类中心的影响。由于每个MapReduce任务均需要读写分布式文件系统,导致MapReduce不能有效表达多个任务之间的依赖关系,因此提出了一种基于数据流的计算框架,该框架建立在MapReduce之上,将数据处理过程按照数据流图建模。在该框架的基础上,提出了一种高效的k-means算法,它采用基于多次采样的初始聚类中心选取方法来实现负载均衡及减少迭代次数。实验结果表明,该算法的可扩展性较好,且效率比现有算法高。     

基于模糊c-means算法的空间数据分类和预测

空间分类和预测是空间数据挖掘中一个非常重要的方法,但对它们的研究目前尚处于初始阶段.通过引入空间对象对模糊聚类的模糊隶属度的概念,提出了基于模糊c-means算法的空间数据分类和预测的方法(SFCM),该方法首先用模糊c-means方法对数据集论域空间进行聚类,但由于空间数据具有空间自相关的特性,在用模糊c-means算法进行空间聚类时加入了空间信息,然后计算每个空间对象对所有聚类的模糊隶属度并从中找出模糊隶属度最大的聚类,最后用该聚类中心对象的因变量的值作为该空间对象的因变量的估计值,理论分析和实验结果表明,该算法是有效可行的.     

3维空间线与体对象间的拓扑关系完备性研究

线与体是3维空间中两类重要的空间对象,对其之间的拓扑关系进行研究在地矿开采、交通运输等很多领域都有非常重要的应用价值。为了准确高效地对3维空间线与体,特别是复杂对象间的拓扑关系进行分析,首先定义了一类基本空间对象,同时用9交模型来表达空间对象之间的拓扑关系;然后利用线与体之间的9条否定规则推导出基本线与体之间可能存在的11种拓扑关系,再利用复合推导的方法来得到复合线对象与体之间的19种拓扑关系;最后得出了用于推导分析复杂线与体之间拓扑关系的算法。经过详细分析与讨论,证明了这些拓扑关系具有完备性。实践表明,利用完备拓扑关系,不仅可以保证推导分析算法的正确性,也能极大简化复杂线对象与体对象间拓扑关系的分析。     

MVL条件下k—out—of-n：S系统的研究

复杂网络环境下的系统组件往往处于多种不同状态,二值逻辑(BL)在描述多种组件状态时显得无能为力.本文提出了采用多值逻辑(MVL)分析组件状态,重点描述k-out-of-n:S系统模型,并采用Minkowski距离和定义可生存性函数描述系统状态和可生存性.实验表明,MVL条件下的k-out-of-n:S模型很好地描述了系统的状态扣可生存性.     

一种基于事务模板的恶意事务检测方法

恶意事务检测是数据库入侵检测技术研究中的一个重要课题,而及时的恶意事务检测是构建可生存性DBMS的基础.在已有的恶意事务检测方法的基础上,通过扩展对SQL操作语句的解析粒度,给出了蕴含条件子句逻辑结构的细粒度SQL操作语句特征向量表示方法,并在此基础上给出包含事务语句有向图和事务执行环境约束集合的事务模板表示方法,最后,在给出事务模板支持判定算法的基础上,提出了一种基于事务模板的恶意事务检测算法.为了验证提出方法的有效性,针对事务执行性能、检测类型以及检测率进行实验,结果表明该恶意事务检测方法不仅具有较好的性能,同时具有更强的检测能力和更广的适用范围.