時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)與推理

定　價(jià)：￥78.00

作　者：	郝忠著
出版社：	科學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	數(shù)據(jù)庫(kù)理論

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ISBN：	9787030271846	出版時(shí)間：	2010-04-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	449	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)與推理》是在作者近十年進(jìn)行時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)研究、教學(xué)的基礎(chǔ)上撰寫(xiě)的。書(shū)中系統(tǒng)論述和分析了時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)、空間數(shù)據(jù)庫(kù)、移動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)等若干新的查詢(xún)、空間數(shù)據(jù)推理等新技術(shù)和理論?！稌r(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)與推理》共分十四章，主要內(nèi)容包括：空間數(shù)據(jù)庫(kù)最近鄰查詢(xún)，基于Voronoi圖的反向最近鄰、組最近鄰、多類(lèi)型最近鄰查詢(xún)；線(xiàn)段最近鄰、反向最近鄰查詢(xún)，基于線(xiàn)段索引樹(shù)的平面線(xiàn)段集最近鄰查詢(xún)；基于空間填充曲線(xiàn)的高維空間最近鄰、k-最近對(duì)、高維空間范圍查詢(xún)；基于主存△-tree的高維數(shù)據(jù)連接：移動(dòng)對(duì)象連續(xù)最近鄰查詢(xún)；主方向關(guān)系網(wǎng)絡(luò)一致性；Vague區(qū)域關(guān)系和Vague方向關(guān)系組合推理，Vague區(qū)域關(guān)系和Vague時(shí)間關(guān)系組合推理等。《時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)與推理》可作為計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、地理信息系統(tǒng)、機(jī)器人技術(shù)、人工智能、衛(wèi)星遙感、氣象分析、地質(zhì)災(zāi)害分析等領(lǐng)域所包括的相關(guān)專(zhuān)業(yè)的高年級(jí)本科生或碩士生選修課教材，也可供從事上述領(lǐng)域研究的博士生、科研人員及工程技術(shù)人員等參考。

作者簡(jiǎn)介

　　郝忠孝，教授，山東蓬萊人，1940年12月生，中共黨員，曾任原東北重型機(jī)械學(xué)院副校長(zhǎng)，齊齊哈爾大學(xué)副校長(zhǎng)，哈爾濱理工大學(xué)校學(xué)術(shù)委員會(huì)主席。現(xiàn)任哈爾濱理工大學(xué)博士生導(dǎo)師、哈爾濱工業(yè)大學(xué)博士生導(dǎo)師（兼）。原機(jī)械電子工業(yè)部有突出貢獻(xiàn)專(zhuān)家、享受?chē)?guó)務(wù)院政府特殊津貼、全國(guó)優(yōu)秀教師、省共享人才專(zhuān)家、省級(jí)學(xué)科帶頭人、省計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng)。.主要研究領(lǐng)域：①空值數(shù)據(jù)庫(kù)理論。在國(guó)內(nèi)、外首次提出了空值數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)模型，完成一系列相關(guān)研究，形成了比較完整的理論體系，完成了國(guó)內(nèi)、外第一部該方面的論著《空值環(huán)境下數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)論》。②數(shù)據(jù)庫(kù)NP-完全問(wèn)題的求解問(wèn)題。首次基本解決了求全部候選關(guān)鍵字、主屬性、基數(shù)為M的候選關(guān)鍵字、最小候選關(guān)鍵字等問(wèn)題，完成了《關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)理論新進(jìn)展》一書(shū)。③數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)組織的無(wú)環(huán)性理論研究。首次給出了歸并依賴(lài)集、關(guān)聯(lián)度等概念。并在此基礎(chǔ)上對(duì)無(wú)α環(huán)、無(wú)β環(huán)、無(wú)γ環(huán)的分解條件與規(guī)范化理論研究方面有了突破性進(jìn)展，著有《數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)組織無(wú)環(huán)性理論》。④時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)理論研究。系統(tǒng)提出并完成了時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)中基于全序、偏序、多粒度環(huán)境下的各種時(shí)態(tài)理論問(wèn)題研究，完成了《時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)理論》的論著。⑤主動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)理論研究。完成了國(guó)內(nèi)、外第一部該方面的論著《主動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)理論基礎(chǔ)》。⑥空間、時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)理論研究。完成了國(guó)家、省部級(jí)項(xiàng)目10項(xiàng)；獲省部級(jí)科技進(jìn)步獎(jiǎng)一、二、三等獎(jiǎng)5項(xiàng)。發(fā)表學(xué)術(shù)論文200余篇，其中，國(guó)家一級(jí)論文130余篇、在《計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展》上發(fā)表個(gè)人學(xué)術(shù)論文專(zhuān)輯兩部，被SCI、EI等檢索80余篇。1991年發(fā)表學(xué)術(shù)論文數(shù)居中國(guó)科技界第五位（并列）。著書(shū)五部。

圖書(shū)目錄

前言
第1章預(yù)備知識(shí)
1.1 時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)概述
1.1.1 空間數(shù)據(jù)庫(kù)基本功能與分類(lèi)
1.1.2 空間數(shù)據(jù)類(lèi)型
1.1.3 空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
1.1.4 空間數(shù)據(jù)特征
1.1.5 空間對(duì)象具有的特殊性
1.2 空間數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢(xún)
1.2.1 空間數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
1.2.2 空間查詢(xún)
1.2.3 空間對(duì)象近似化
1.2.4 空間查詢(xún)處理步驟
1.3 空間數(shù)據(jù)庫(kù)索引
1.3.1 空間數(shù)據(jù)庫(kù)索引技術(shù)概述
1.3.2 B-樹(shù)和B+樹(shù)索引結(jié)構(gòu)
1.3.3 R-樹(shù)索引結(jié)構(gòu)
1.3.4 R-樹(shù)操作
1.3.5 R樹(shù)
1.3.6 四叉樹(shù)及其變形樹(shù)
1.4 本章小結(jié)
第2章空間數(shù)據(jù)庫(kù)最近鄰查詢(xún)
2.1 空間數(shù)據(jù)庫(kù)最近鄰查詢(xún)概況
2.1.1 空間數(shù)據(jù)庫(kù)最近鄰查詢(xún)的意義
2.1.2 空間數(shù)據(jù)庫(kù)最近鄰查詢(xún)的研究現(xiàn)狀
2.1.3 最近鄰查詢(xún)方法概論
2.2 順序最近鄰查詢(xún)
2.2.1 最近鄰查詢(xún)的定義
2.2.2 最近鄰查詢(xún)的測(cè)量距離
2.2.3 基于R-樹(shù)的最近鄰順序杏詢(xún)算法
2.3 Voronoi圖及生成方法
2.3.1 Voronoi圖的定義與性質(zhì)
2.3.2 基于VorOnOl圖的鄰近關(guān)系類(lèi)型
2.3.3 Delaunay三角網(wǎng)的定義與性質(zhì)
2.4 靜態(tài)環(huán)境下基于V-樹(shù)的NN查詢(xún)
2.4.1 基于Voronoi圖的v-樹(shù)結(jié)構(gòu)
2.4.2 基于Voronoi圖的1NN查詢(xún)
2.5 基于Voronoi圖的kNN查詢(xún)
2.6 靜態(tài)環(huán)境下基于Voronoi圖的cNN查詢(xún)
2.6.1 連續(xù)最近鄰查詢(xún)問(wèn)題的定義和描述
2.6.2 基于Voronoi圖的cNN查詢(xún)算法
2.7 動(dòng)態(tài)創(chuàng)建局部k階Voronoi圖的連續(xù)ckNN查詢(xún)算法
2.8 本章小結(jié)
第3章反向最近鄰查詢(xún)
3.1 反向最近鄰查詢(xún)概述
3.1.1 問(wèn)題產(chǎn)生背景
3.1.2 反向最近鄰查詢(xún)研究現(xiàn)狀
3.2 反向最近鄰查詢(xún)的定義與性質(zhì)
3.2.1 反向最近鄰查詢(xún)定義
3.2.2 反向最近鄰查詢(xún)的性質(zhì)
3.3 基于RNN一樹(shù)的反向最近鄰查詢(xún)算法
3.4 基于RDNN一樹(shù)的反向最近鄰查詢(xún)算法
3.5 Delaunay圖的增量生成方法
3.5.1 基礎(chǔ)定義與定理
3.5.2 Delaunay圖的增量生成算法
3.6 基于Delaunay圖的反向最近鄰查詢(xún)
3.6.1 Delaunay樹(shù)
3.6.2 基于Delaunay圖的反向最近鄰查詢(xún)算法
3.7 本章小結(jié)
第4章基于Voronoi圖的組和多類(lèi)型最近鄰查詢(xún)
4.1 基本定義與定理
4.2 基于Voronoi圖的組最近鄰查詢(xún)
4.3 局部范圍約束的多類(lèi)型最近鄰查詢(xún)
4.3.1 基本概念
4.3.2 滿(mǎn)足范圍約束條件的查詢(xún)算法
4.3.3 單個(gè)數(shù)據(jù)集的處理算法
4.3.4 局部范圍約束的多類(lèi)型最近鄰查詢(xún)算法
4.3.5 Pemt_NN算法的剪枝策略及分析
4.4 障礙物群中最優(yōu)有序路徑的查詢(xún)
4.4.1 基本定義
4.4.2 k完全相異可視最優(yōu)有序路徑查詢(xún)
4.4.3 障礙空間k全局相異最優(yōu)有序路徑查詢(xún)
4.5 本章小結(jié)
第5章線(xiàn)段的最近鄰查詢(xún)
5.1 線(xiàn)段最近鄰查詢(xún)的基本理論
5.1.1 點(diǎn)與線(xiàn)段最近鄰查詢(xún)的相關(guān)定義
5.1.2 線(xiàn)段與線(xiàn)段不相交時(shí)的位置關(guān)系
5.1.3 基于兩條線(xiàn)段不相交的有關(guān)定理
5.2 線(xiàn)段最近鄰查詢(xún)方法
5.2.1 R-樹(shù)中：MBR與線(xiàn)段的MBR的篩選規(guī)則
5.2.2 基于Minelist的篩選規(guī)則
5.2.3 判斷線(xiàn)段與線(xiàn)段的位置關(guān)系的算法
5.2.4 線(xiàn)段與線(xiàn)段不相交時(shí)位置關(guān)系的確定算法
5.2.5 查詢(xún)線(xiàn)段與被查詢(xún)線(xiàn)段的最近距離的算法
5.2.6 查詢(xún)線(xiàn)段在R一樹(shù)中的遍歷算法
5.3 基于線(xiàn)段索引樹(shù)SI一樹(shù)的平面線(xiàn)段集最近鄰查詢(xún)
5.3.1 線(xiàn)段索引樹(shù)SI-樹(shù)
5.3.2 線(xiàn)段索引樹(shù)的生成
5.3.3 線(xiàn)段集的最近鄰查詢(xún)的剪枝規(guī)則
5.3.4 基于SI-樹(shù)的最近鄰查詢(xún)算法
5.4 線(xiàn)段的反向最近鄰查詢(xún)
5.4.1 平面線(xiàn)段反向最近鄰的相關(guān)定義
5.4.2 基于Rcd-樹(shù)的平面線(xiàn)段反向最近鄰查詢(xún)算法
5.5 本章小結(jié)
第6章基于空間填充曲線(xiàn)的空間查詢(xún)
6.1 基于空間填充曲線(xiàn)網(wǎng)格劃分最近鄰查詢(xún)
6.1.1 Hilbert曲線(xiàn)的映射方法
6.1.2 Z曲線(xiàn)的映射方法
6.1.3 Gray曲線(xiàn)的映射方法
6.1.4 基于空間填充曲線(xiàn)索引結(jié)構(gòu)
6.2 基于空間填充曲線(xiàn)最近鄰查詢(xún)
6.3 高維空間基于Z曲線(xiàn)的近似是最近對(duì)查詢(xún)
6.3.1 基本定義
6.3.2 高維空間基于Z曲線(xiàn)的近似k最近對(duì)查詢(xún)算法
6.3.3 誤差分析
6.4 基于Hilbert曲線(xiàn)的高維k最近對(duì)查詢(xún)
6.4.1 網(wǎng)格劃分
6.4.2 基于Hilbert曲線(xiàn)的高維k最近對(duì)查詢(xún)
6.5 基于Hilbert曲線(xiàn)的近似k最近鄰查詢(xún)
6.6 基于Z曲線(xiàn)高維空間范圍查詢(xún)
6.6.1 網(wǎng)格劃分
6.6.2 分割規(guī)則
6.6.3 Z曲線(xiàn)的高維空間范圍查詢(xún)算法
6.7 基于Bz樹(shù)高維空間范圍查詢(xún)
6.7.1 Bz樹(shù)索引結(jié)構(gòu)
6.7.2 Bz樹(shù)上的操作
6.7.3 Bz樹(shù)高維空間范圍查詢(xún)算法
6.8 基于Hilbert曲線(xiàn)網(wǎng)格劃分聚類(lèi)
6.8.1 聚類(lèi)
6.8.2 基于Hilbert曲線(xiàn)網(wǎng)格劃分聚類(lèi)算法
6.9 本章小結(jié)
第7章曲面最近鄰及反向最遠(yuǎn)鄰查詢(xún)
7.1 柱面及錐面上的點(diǎn)最近鄰查詢(xún)
7.2 球面上的點(diǎn)的最近鄰查詢(xún)
7.2.1 利用球面Voronoi圖計(jì)算最近鄰
7.2.2 利用歐式空間內(nèi)的空間數(shù)據(jù)索引結(jié)構(gòu)
7.2.3 降維方法
7.2.4 曲面投影于平面
7.3 反向最遠(yuǎn)鄰的過(guò)濾與查詢(xún)
7.3.1 查詢(xún)點(diǎn)的RFN過(guò)濾判斷
7.3.2 過(guò)濾后給定點(diǎn)的RFN的查詢(xún)
7.3.3 RFF查詢(xún)及動(dòng)態(tài)更新
7.4 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集的反向最遠(yuǎn)鄰
7.4.1 增加數(shù)據(jù)點(diǎn)的情況
7.4.2 減少數(shù)據(jù)點(diǎn)的情況
……
第8章基于主存-tree的高維空間連接
第9章時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)最近鄰查詢(xún)
第10章時(shí)空道路網(wǎng)絡(luò)中最近鄰查詢(xún)
第11章移動(dòng)對(duì)象的軌跡查詢(xún)
第12章主方向關(guān)系網(wǎng)絡(luò)一致性檢驗(yàn)和組合推理
第13章 Vague區(qū)域關(guān)系推理
第14章 Vague區(qū)域關(guān)系組合推理
參考文獻(xiàn)