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空间数据库理论基础 版权信息
- ISBN：9787030372581
- 条形码：9787030372581 ; 978-7-03-037258-1
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
空间数据库理论基础 本书特色
《空间数据库理论基础》以空间数据库各类查询方法和数据推理为主线，力求用通俗易懂的语言，较为全面、系统地进行介绍。主要内容包括：空间数据库的基本索引结构与查询优化，空间数据库方向方位和连接查询，空间数据库*近邻查询、反向*近邻查询、核心变体查询、一般变体查询，线段的*近邻和反向*近邻查询，基于空间填充曲线的空间查询，基于主存△-tree的高维数据查询，空间网络间的空间关系及推理，以及空间方向关系的关系推理基础等。本书由郝忠孝著。
空间数据库理论基础 内容简介
本书是作者在近十年进行空间数据库研究、教学的基础上撰写而成的，系统地论述和分析了空间数据库的查询设计优化、若干新的查询、空间数据推理等新的技术和理论。
本书共13章，主要介绍空间数据库的基本索引结构、查询优化、方向方位和连接查询、*近邻查询、反向*近邻查询、核心变体查询、一般变体查询，线段的*近邻查询和反向*近邻查询，空间填充曲线的空间查询，基于主存δ-tree的高维数据查询，空间网络间的空间关系及推理和空间方向关系的关系推理基础等。
本书可作为计算机科学与技术、地理信息系统、机器人技术、人工智能、卫星遥感、气象分析、地质灾害分析等领域数据库相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可供上述领域的科研人员和工程技术人员等参考。
空间数据库理论基础 目录
前言
第1章 空间数据库概述
1.1 空间数据库基本功能
1.2 空间数据及空间对象
1.2.1 空间信息模型
1.2.2 空间数据类型
1.2.3 空间数据特征
1.2.4 空间数据结构
1.2.5 空间对象的特殊性
1.3 空间关系及表示
1.3.1 空间关系研究的意义
1.3.2 确定性空间拓扑关系及表示
1.3.3 不确定性空间拓扑关系及表示
1.3.4 确定性空间方向关系及表示
1.3.5 不确定性空间方向关系及表示
1.3.6 空间距离关系表示
1.4 空间数据查询
1.4.1 空间查询的基本操作类型
1.4.2 空间查询的基本具体类型
1.4.3 变体查询的具体类型
1.4.4 高维空间*近邻查询的具体类型
1.5 空间数据索引及查询处理
1.5.1 空间数据库索引技术
1.5.2 空间索引的基本思想
1.5.3 空间对象近似化
1.5.4 空间查询优化处理步骤
1.5.5 空间操作算法的性质和要求
1.6 空间关系推理
1.6.1 空间推理概述
1.6.2 空间关系推理类型
1.7 空间网络数据库概述
1.8 本章小结
第2章 空间数据库的基本索引结构
2.1 b-树及其变形树索引结构
2.1.1 b-树索引结构
2.1.2 kd-树
2.1.3 k-d-b-树索引结构
2.1.4 b+树索引结构
2.2 r-树索引结构
2.2.1 r-树索引结构
2.2.2 r-树操作
2.3 r*树和r+树索引结构
2.3.1 r*树索引结构
2.3.2 r+树索引结构
2.4 qr-树
2.5 四叉树及四叉变形树索引结构
2.5.1 四叉树索引结构
2.5.2 变形四叉树索引结构
2.5.3 r-树索引和四叉树索引的比较
2.6 栅格文件索引结构
2.7 voronoi图
2.7.1 voronoi图的定义与性质
2.7.2 基于voronoi图的邻近关系类型
2.7.3 delaunay三角网的定义与性质
2.8 空间填充曲线
2.8.1 基于空间填充曲线的网格划分
2.8.2 hilbert曲线的映射方法
2.8.3 z曲线的映射方法
2.8.4 gray曲线的映射方法
2.8.5 基于空间填充曲线索引结构
2.9 δ-tree
2.9.1 主成分分析
2.9.2 δ-tree
2.10 本章小结
第3章 空间数据库的查询优化
3.1 空间数据库查询的优化技术概述
3.2 基于空间索引结点的优化
3.2.1 基于计算的索引结点的优化
3.2.2 mbr交叠区域计算
3.3 基于聚类分析的结点优化
3.3.1 结点的紧致结构
3.3.2 聚类结点mbr交叠的判定
3.3.3 dlsp判定算法实例分析
3.4 空间数据划分类索引的代价分析
3.4.1 基于r-树的空间选择与连接代价分析
3.4.2 基于qr-树的空间选择与连接代价分析
3.5 空间划分类索引的代价分析
3.5.1 空间划分类索引结构
3.5.2 动态更新的代价分析
3.5.3 索引动态更新代价模型
3.6 空间数据查询的其他优化技术
3.6.1 种子树连接模型
3.6.2 哈希分区连接模型
3.6.3 窗口缩减方法
3.6.4 空间连接索引技术
3.7 本章小结
第4章 空间数据库方向方位和连接查询
4.1 方向和方位上的运算
4.2 基于对象的方向方位模型设计
4.2.1 点对象的基于对象的方向模型
4.2.2 区域对象的基于对象方向方位的方向模型
4.2.3 开放区域的基于对象方向方位的方向模型
4.3 基于范围查询的对象方向方位的方向查询
4.3.1 基于范围查询策略的基本思想
4.3.2 基于范围查询策略的对象方向方位绝对方向查询算法
4.3.3 基于范围查询策略的对象方向方位方向查询算法
4.4 基于开放模型的对象方向方位的方向查询
4.4.1 基于开放模型查询策略的基本思想
4.4.2 基于开放模型策略的对象方向方位方向查询算法
4.5 本章小结
第5章 空间数据库*近邻查询
5.1 空间数据库*近邻查询概况
5.1.1 空间数据库*近邻查询的意义
5.1.2 空间数据库*近邻查询的研究现状
5.1.3 *近邻查询方法概论
5.2 基于r-树的顺序*近邻查询
5.2.1 *近邻查询的定义
5.2.2 *近邻查询的测量距离
5.2.3 深度优先遍历r-树的df*近邻查询算法
5.2.4 宽度优先遍历r-树的bf*近邻查询算法
5.3 静态环境下基于v-树的*近邻查询
5.3.1 基于voronoi图的v-树结构
5.3.2 基于voronoi图的1nn查询
5.4 基于voronoi图的knn查询
5.5 静态环境下基于voronoi图的cnn查询
5.5.1 连续*近邻查询问题的定义和描述
5.5.2 基于voronoi图的cnn查询算法
5.6 动态创建局部k阶voronoi图的cknn查询算法
5.7 空间*近对查询概述
5.7.1 空间*近对查询定义
5.7.2 空间*近对查询方法
5.8 空间强邻近对查询
5.8.1 空间强邻近对查询的相关理论
5.8.2 无障碍的强邻近对查询算法
5.9 本章小结
第6章 空间数据库反向*近邻查询
6.1 反向*近邻查询概述
6.1.1 问题产生背景
6.1.2 反向*近邻查询研究现状
6.2 反向*近邻查询的定义与性质
6.2.1 反向*近邻查询的定义
6.2.2 反向*近邻查询的性质
6.3 基于rnn-树的反向*近邻查询算法
6.4 基于rdnn-树的反向*近邻查询算法
6.5 基于voronoi图的反向*近邻查询
6.6 delaunay图的增量生成方法
6.6.1 基础定义与定理
6.6.2 delaunay图的增量生成算法
6.7 基于delaunay图的反向*近邻查询
6.7.1 delaunay-树
6.7.2 基于delaunay图的反向*近邻查询算法
6.8 基于voronoi图的连续反向*近邻查询
6.8.1 基本理论
6.8.2 基于voronoi图的连续单色反向*近邻查询
6.8.3 基于voronoi图的连续双色反向*近邻查询算法
6.9 布尔范围查询和高维反向*近邻查询分析
6.9.1 布尔范围查询
6.9.2 高维反向*近邻查询分析
6.10 本章小结
第7章 空间数据库核心变体查询
7.1 障碍物群中*优有序路径的查询
7.1.1 基本定义
7.1.2 k完全相异可视*优有序路径查询
7.1.3 障碍空间k全局相异*优有序路径查询
7.2 空间障碍反向*近邻查询理论
7.2.1 可视性判断
7.2.2 障碍距离的计算
7.3 空间障碍反向*近邻查询
7.3.1 障碍反向*近邻查询定义
7.3.2 障碍反向*近邻查询点剪枝规则
7.3.3 障碍反向*近邻过滤算法
7.3.4 障碍反向*近邻精炼算法
7.3.5 障碍反向*近邻算法
7.4 有障碍的强邻近对查询算法
7.5 改进的有障碍强邻近对查询算法
7.6 本章小结
第8章 空间数据库一般变体查询
8.1 基于voronoi图的组*近邻查询
8.1.1 基于voronoi图的组*近邻查询基本理论
8.1.2 基于voronoi图的组*近邻查询算法
8.2 范围约束的多类型*近邻查询
8.2.1 基本概念
8.2.2 满足范围约束条件的查询算法
8.2.3 单个数据集的处理算法
8.2.4 局部范围约束的多类型*近邻查询算法
8.2.5 pcmt_nn算法的剪枝规则及分析
8.3 基于r-树的受约束空间连接查询算法
8.3.1 基于r-树的受约束空间连接查询的直接方法
8.3.2 基于r-树的受约束空间连接查询算法
8.4 基于qr-树的受约束空间连接查询
8.4.1 基于qr-树的结点匹配算法
8.4.2 基于qr-树的受约束空间连接查询
8.5 基于rav-树的索引结构及近似查询
8.5.1 vp区域分析
8.5.2 基于rav-树的近似*近邻查询算法
8.5.3 基于rav-树的分域查询算法
8.5.4 基于rav-树的反向近似*近邻查询算法
8.6 反向*远邻的过滤与查询
8.6.1 查询点的rfn过滤判断
8.6.2 过滤后给定点的rfn查询
8.6.3 rff查询及动态更新
8.7 动态数据集的反向*远邻
8.7.1 增加数据点的情况
8.7.2 减少数据点的情况
8.8 基于voronoi图的有障碍道路网络*近邻查询
8.8.1 基于voronoi图的有障碍的道路网络*近邻查询策略
8.8.2 基于voronoi图的有障碍的道路网络*近邻查询算法
8.9 本章小结
第9章 线段的*近邻查询和反向*近邻查询
9.1 线段*近邻查询的基本理论
9.1.1 点与线段*近邻查询的相关定义
9.1.2 线段与线段不相交时的位置关系
9.1.3 基于两条线段不相交的有关定理
9.2 线段*近邻查询方法
9.2.1 r-树中mbr与线段的mbr的筛选规则
9.2.2 基于mindist的筛选规则
9.2.3 判断线段与线段的位置关系的算法
9.2.4 线段与线段不相交时位置关系的确定算法
9.2.5 查询线段与被查询线段的*近距离的算法
9.2.6 查询线段在r-树中的遍历算法
9.3 基于rcd-树的线段反向*近邻查询
9.3.1 平面线段反向*近邻的相关定义
9.3.2 基于rcd-树的平面线段反向*近邻查询算法
9.4 基于voronoi图的线段反向*近邻查询
9.4.1 线段voronoi图的定义和性质
9.4.2 基于线段的反向*近邻
9.4.3 线段的查询区域
9.4.4 判断线段与查询区域相交的方法
9.4.5 voronoi图的线段反向*近邻查询算法
9.5 基于voronoi图的线段*近对查询
9.5.1 基于voronoi图的线段*近对查询相关理论
9.5.2 基于voronoi图的线段*近对查询算法
9.5.3 对数据集进行更新的处理
9.6 基于vague集的平面线段不确定性区域
9.6.1 线段的模糊划分描述
9.6.2 平面线段的vague区域描述
9.6.3 平面线段的vague区域表示
9.6.4 平面线段的动态规律描述
9.7 平面动态线段的索引和查询
9.7.1 平面动态线段的索引
9.7.2 线段的近邻查询过程
9.8 本章小结
第10章 基于空间填充曲线的空间查询
10.1 基于空间填充曲线*近邻查询
10.2 高维空间基于z曲线的近似k*近对查询
10.2.1 基本定义
10.2.2 高维空间基于z曲线的近似k*近对查询算法
10.3 基于hilbert曲线的高维k*近对查询
10.3.1 网格划分
10.3.2 基于hilbert曲线的高维k*近对查询算法
10.4 基于hilbert曲线的近似k*近邻查询
10.5 基于z曲线的高维空间范围查询
10.5.1 网格划分
10.5.2 分割规则
10.5.3 z曲线的高维空间范围查询算法
10.6 基于bz树的高维空间范围查询
10.6.1 bz树索引结构
10.6.2 bz树上的操作
10.6.3 bz树高维空间范围查询算法
10.7 基于hilbert曲线网格划分聚类
10.7.1 聚类
10.7.2 基于hilbert曲线网格划分聚类算法
10.8 本章小结
第11章 基于主存δ-tree的高维数据查询
11.1 高维主存knn连接索引结构的基础算法
11.1.1 δ-treer的基础算法r_insertr
11.1.2 构建δ-treer和δ-trees算法
11.1.3 δ-trees的基础算法r_inserts
11.1.4 相关性质及定义
11.2 自底向上深度递归knn查询
11.2.1 理论基础
11.2.2 相关子算法
11.2.3 bu_df_knn_search算法
11.3 自顶向下主存δ-tree的高维数据相似连接
11.3.1 理论基础
11.3.2 自顶向下主存δ-tree的高维数据相似连接算法
11.4 改进的基于δ-treer的knn连接
11.4.1 基于δ-treer的knn连接算法及其子算法
11.4.2 改进的基于δ-treer的knn连接算法
11.5 基于δ-rdnn-tree的自连接
11.5.1 反向k*近邻索引结构δ-rdnn-tree
11.5.2 基于δ-rdknn-tree的knn自连接算法
11.6 基于δ-rdnn-tree的反向k*近邻连接
11.7 基于δ-rdnn-tree的反向k*近邻查询
11.8 本章小结
第12章 空间网络间的空间关系及推理
12.1 空间网络间的空间关系表示
12.1.1 基本概念
12.1.2 严格型的空间网络间的空间关系表示
12.1.3 扩展型的空间网络间的空间关系表示
12.2 空间网络间的空间关系的交集模型
12.2.1 空间网络间的空间关系的交集模型表示
12.2.2 空间网络间的空间关系的特征条件式和蕴涵条件式
12.3 空间网络间的空间关系推理
12.4 实例分析
12.5 本章小结
第13章 空间方向关系的关系推理基础
13.1 基于mbr的主方向关系的反关系推理
13.1.1 二维空间主方向关系
13.1.2 基于mbr的主方向关系的反关系推理
13.2 区域对象间主方向关系的反关系推理
13.2.1 矩形主方向关系的原关系
13.2.2 主方向关系的反关系推理算法
13.2.3 算法验证
13.3 三维空间方向关系的表达与推理
13.3.1 三维空间主方向关系模型
13.3.2 三维空间方向关系推理
13.4 本章小结
参考文献
第1章 空间数据库概述
1.1 空间数据库基本功能
1.2 空间数据及空间对象
1.2.1 空间信息模型
1.2.2 空间数据类型
1.2.3 空间数据特征
1.2.4 空间数据结构
1.2.5 空间对象的特殊性
1.3 空间关系及表示
1.3.1 空间关系研究的意义
1.3.2 确定性空间拓扑关系及表示
1.3.3 不确定性空间拓扑关系及表示
1.3.4 确定性空间方向关系及表示
1.3.5 不确定性空间方向关系及表示
1.3.6 空间距离关系表示
1.4 空间数据查询
1.4.1 空间查询的基本操作类型
1.4.2 空间查询的基本具体类型
1.4.3 变体查询的具体类型
1.4.4 高维空间*近邻查询的具体类型
1.5 空间数据索引及查询处理
1.5.1 空间数据库索引技术
1.5.2 空间索引的基本思想
1.5.3 空间对象近似化
1.5.4 空间查询优化处理步骤
1.5.5 空间操作算法的性质和要求
1.6 空间关系推理
1.6.1 空间推理概述
1.6.2 空间关系推理类型
1.7 空间网络数据库概述
1.8 本章小结
第2章 空间数据库的基本索引结构
2.1 b-树及其变形树索引结构
2.1.1 b-树索引结构
2.1.2 kd-树
2.1.3 k-d-b-树索引结构
2.1.4 b+树索引结构
2.2 r-树索引结构
2.2.1 r-树索引结构
2.2.2 r-树操作
2.3 r*树和r+树索引结构
2.3.1 r*树索引结构
2.3.2 r+树索引结构
2.4 qr-树
2.5 四叉树及四叉变形树索引结构
2.5.1 四叉树索引结构
2.5.2 变形四叉树索引结构
2.5.3 r-树索引和四叉树索引的比较
2.6 栅格文件索引结构
2.7 voronoi图
2.7.1 voronoi图的定义与性质
2.7.2 基于voronoi图的邻近关系类型
2.7.3 delaunay三角网的定义与性质
2.8 空间填充曲线
2.8.1 基于空间填充曲线的网格划分
2.8.2 hilbert曲线的映射方法
2.8.3 z曲线的映射方法
2.8.4 gray曲线的映射方法
2.8.5 基于空间填充曲线索引结构
2.9 δ-tree
2.9.1 主成分分析
2.9.2 δ-tree
2.10 本章小结
第3章 空间数据库的查询优化
3.1 空间数据库查询的优化技术概述
3.2 基于空间索引结点的优化
3.2.1 基于计算的索引结点的优化
3.2.2 mbr交叠区域计算
3.3 基于聚类分析的结点优化
3.3.1 结点的紧致结构
3.3.2 聚类结点mbr交叠的判定
3.3.3 dlsp判定算法实例分析
3.4 空间数据划分类索引的代价分析
3.4.1 基于r-树的空间选择与连接代价分析
3.4.2 基于qr-树的空间选择与连接代价分析
3.5 空间划分类索引的代价分析
3.5.1 空间划分类索引结构
3.5.2 动态更新的代价分析
3.5.3 索引动态更新代价模型
3.6 空间数据查询的其他优化技术
3.6.1 种子树连接模型
3.6.2 哈希分区连接模型
3.6.3 窗口缩减方法
3.6.4 空间连接索引技术
3.7 本章小结
第4章 空间数据库方向方位和连接查询
4.1 方向和方位上的运算
4.2 基于对象的方向方位模型设计
4.2.1 点对象的基于对象的方向模型
4.2.2 区域对象的基于对象方向方位的方向模型
4.2.3 开放区域的基于对象方向方位的方向模型
4.3 基于范围查询的对象方向方位的方向查询
4.3.1 基于范围查询策略的基本思想
4.3.2 基于范围查询策略的对象方向方位绝对方向查询算法
4.3.3 基于范围查询策略的对象方向方位方向查询算法
4.4 基于开放模型的对象方向方位的方向查询
4.4.1 基于开放模型查询策略的基本思想
4.4.2 基于开放模型策略的对象方向方位方向查询算法
4.5 本章小结
第5章 空间数据库*近邻查询
5.1 空间数据库*近邻查询概况
5.1.1 空间数据库*近邻查询的意义
5.1.2 空间数据库*近邻查询的研究现状
5.1.3 *近邻查询方法概论
5.2 基于r-树的顺序*近邻查询
5.2.1 *近邻查询的定义
5.2.2 *近邻查询的测量距离
5.2.3 深度优先遍历r-树的df*近邻查询算法
5.2.4 宽度优先遍历r-树的bf*近邻查询算法
5.3 静态环境下基于v-树的*近邻查询
5.3.1 基于voronoi图的v-树结构
5.3.2 基于voronoi图的1nn查询
5.4 基于voronoi图的knn查询
5.5 静态环境下基于voronoi图的cnn查询
5.5.1 连续*近邻查询问题的定义和描述
5.5.2 基于voronoi图的cnn查询算法
5.6 动态创建局部k阶voronoi图的cknn查询算法
5.7 空间*近对查询概述
5.7.1 空间*近对查询定义
5.7.2 空间*近对查询方法
5.8 空间强邻近对查询
5.8.1 空间强邻近对查询的相关理论
5.8.2 无障碍的强邻近对查询算法
5.9 本章小结
第6章 空间数据库反向*近邻查询
6.1 反向*近邻查询概述
6.1.1 问题产生背景
6.1.2 反向*近邻查询研究现状
6.2 反向*近邻查询的定义与性质
6.2.1 反向*近邻查询的定义
6.2.2 反向*近邻查询的性质
6.3 基于rnn-树的反向*近邻查询算法
6.4 基于rdnn-树的反向*近邻查询算法
6.5 基于voronoi图的反向*近邻查询
6.6 delaunay图的增量生成方法
6.6.1 基础定义与定理
6.6.2 delaunay图的增量生成算法
6.7 基于delaunay图的反向*近邻查询
6.7.1 delaunay-树
6.7.2 基于delaunay图的反向*近邻查询算法
6.8 基于voronoi图的连续反向*近邻查询
6.8.1 基本理论
6.8.2 基于voronoi图的连续单色反向*近邻查询
6.8.3 基于voronoi图的连续双色反向*近邻查询算法
6.9 布尔范围查询和高维反向*近邻查询分析
6.9.1 布尔范围查询
6.9.2 高维反向*近邻查询分析
6.10 本章小结
第7章 空间数据库核心变体查询
7.1 障碍物群中*优有序路径的查询
7.1.1 基本定义
7.1.2 k完全相异可视*优有序路径查询
7.1.3 障碍空间k全局相异*优有序路径查询
7.2 空间障碍反向*近邻查询理论
7.2.1 可视性判断
7.2.2 障碍距离的计算
7.3 空间障碍反向*近邻查询
7.3.1 障碍反向*近邻查询定义
7.3.2 障碍反向*近邻查询点剪枝规则
7.3.3 障碍反向*近邻过滤算法
7.3.4 障碍反向*近邻精炼算法
7.3.5 障碍反向*近邻算法
7.4 有障碍的强邻近对查询算法
7.5 改进的有障碍强邻近对查询算法
7.6 本章小结
第8章 空间数据库一般变体查询
8.1 基于voronoi图的组*近邻查询
8.1.1 基于voronoi图的组*近邻查询基本理论
8.1.2 基于voronoi图的组*近邻查询算法
8.2 范围约束的多类型*近邻查询
8.2.1 基本概念
8.2.2 满足范围约束条件的查询算法
8.2.3 单个数据集的处理算法
8.2.4 局部范围约束的多类型*近邻查询算法
8.2.5 pcmt_nn算法的剪枝规则及分析
8.3 基于r-树的受约束空间连接查询算法
8.3.1 基于r-树的受约束空间连接查询的直接方法
8.3.2 基于r-树的受约束空间连接查询算法
8.4 基于qr-树的受约束空间连接查询
8.4.1 基于qr-树的结点匹配算法
8.4.2 基于qr-树的受约束空间连接查询
8.5 基于rav-树的索引结构及近似查询
8.5.1 vp区域分析
8.5.2 基于rav-树的近似*近邻查询算法
8.5.3 基于rav-树的分域查询算法
8.5.4 基于rav-树的反向近似*近邻查询算法
8.6 反向*远邻的过滤与查询
8.6.1 查询点的rfn过滤判断
8.6.2 过滤后给定点的rfn查询
8.6.3 rff查询及动态更新
8.7 动态数据集的反向*远邻
8.7.1 增加数据点的情况
8.7.2 减少数据点的情况
8.8 基于voronoi图的有障碍道路网络*近邻查询
8.8.1 基于voronoi图的有障碍的道路网络*近邻查询策略
8.8.2 基于voronoi图的有障碍的道路网络*近邻查询算法
8.9 本章小结
第9章 线段的*近邻查询和反向*近邻查询
9.1 线段*近邻查询的基本理论
9.1.1 点与线段*近邻查询的相关定义
9.1.2 线段与线段不相交时的位置关系
9.1.3 基于两条线段不相交的有关定理
9.2 线段*近邻查询方法
9.2.1 r-树中mbr与线段的mbr的筛选规则
9.2.2 基于mindist的筛选规则
9.2.3 判断线段与线段的位置关系的算法
9.2.4 线段与线段不相交时位置关系的确定算法
9.2.5 查询线段与被查询线段的*近距离的算法
9.2.6 查询线段在r-树中的遍历算法
9.3 基于rcd-树的线段反向*近邻查询
9.3.1 平面线段反向*近邻的相关定义
9.3.2 基于rcd-树的平面线段反向*近邻查询算法
9.4 基于voronoi图的线段反向*近邻查询
9.4.1 线段voronoi图的定义和性质
9.4.2 基于线段的反向*近邻
9.4.3 线段的查询区域
9.4.4 判断线段与查询区域相交的方法
9.4.5 voronoi图的线段反向*近邻查询算法
9.5 基于voronoi图的线段*近对查询
9.5.1 基于voronoi图的线段*近对查询相关理论
9.5.2 基于voronoi图的线段*近对查询算法
9.5.3 对数据集进行更新的处理
9.6 基于vague集的平面线段不确定性区域
9.6.1 线段的模糊划分描述
9.6.2 平面线段的vague区域描述
9.6.3 平面线段的vague区域表示
9.6.4 平面线段的动态规律描述
9.7 平面动态线段的索引和查询
9.7.1 平面动态线段的索引
9.7.2 线段的近邻查询过程
9.8 本章小结
第10章 基于空间填充曲线的空间查询
10.1 基于空间填充曲线*近邻查询
10.2 高维空间基于z曲线的近似k*近对查询
10.2.1 基本定义
10.2.2 高维空间基于z曲线的近似k*近对查询算法
10.3 基于hilbert曲线的高维k*近对查询
10.3.1 网格划分
10.3.2 基于hilbert曲线的高维k*近对查询算法
10.4 基于hilbert曲线的近似k*近邻查询
10.5 基于z曲线的高维空间范围查询
10.5.1 网格划分
10.5.2 分割规则
10.5.3 z曲线的高维空间范围查询算法
10.6 基于bz树的高维空间范围查询
10.6.1 bz树索引结构
10.6.2 bz树上的操作
10.6.3 bz树高维空间范围查询算法
10.7 基于hilbert曲线网格划分聚类
10.7.1 聚类
10.7.2 基于hilbert曲线网格划分聚类算法
10.8 本章小结
第11章 基于主存δ-tree的高维数据查询
11.1 高维主存knn连接索引结构的基础算法
11.1.1 δ-treer的基础算法r_insertr
11.1.2 构建δ-treer和δ-trees算法
11.1.3 δ-trees的基础算法r_inserts
11.1.4 相关性质及定义
11.2 自底向上深度递归knn查询
11.2.1 理论基础
11.2.2 相关子算法
11.2.3 bu_df_knn_search算法
11.3 自顶向下主存δ-tree的高维数据相似连接
11.3.1 理论基础
11.3.2 自顶向下主存δ-tree的高维数据相似连接算法
11.4 改进的基于δ-treer的knn连接
11.4.1 基于δ-treer的knn连接算法及其子算法
11.4.2 改进的基于δ-treer的knn连接算法
11.5 基于δ-rdnn-tree的自连接
11.5.1 反向k*近邻索引结构δ-rdnn-tree
11.5.2 基于δ-rdknn-tree的knn自连接算法
11.6 基于δ-rdnn-tree的反向k*近邻连接
11.7 基于δ-rdnn-tree的反向k*近邻查询
11.8 本章小结
第12章 空间网络间的空间关系及推理
12.1 空间网络间的空间关系表示
12.1.1 基本概念
12.1.2 严格型的空间网络间的空间关系表示
12.1.3 扩展型的空间网络间的空间关系表示
12.2 空间网络间的空间关系的交集模型
12.2.1 空间网络间的空间关系的交集模型表示
12.2.2 空间网络间的空间关系的特征条件式和蕴涵条件式
12.3 空间网络间的空间关系推理
12.4 实例分析
12.5 本章小结
第13章 空间方向关系的关系推理基础
13.1 基于mbr的主方向关系的反关系推理
13.1.1 二维空间主方向关系
13.1.2 基于mbr的主方向关系的反关系推理
13.2 区域对象间主方向关系的反关系推理
13.2.1 矩形主方向关系的原关系
13.2.2 主方向关系的反关系推理算法
13.2.3 算法验证
13.3 三维空间方向关系的表达与推理
13.3.1 三维空间主方向关系模型
13.3.2 三维空间方向关系推理
13.4 本章小结
参考文献
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空间数据库理论基础 作者简介
发表学术论文230余篇，其中，国家一级论文160余篇、在《计算机研究与发展》上发表个人学术论文专辑两部，被SCI、EI等检索140余篇。1991年发表学术论文数居中国科技界第5位（并列）。著书8部。
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