室内双色数据集上的反向最近邻查询

来源 :计算机科学与探索 | 被引量 : 0次 | 上传用户:feager2
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着Wi-Fi、RFID等室内定位技术的发展,产生了越来越多的基于室内空间的位置服务需求。目前已有文献提出了针对室内环境的范围查询和最近邻查询,而双色反向最近邻(bichromatic reverse nearest neighbor,BRNN)查询作为常见的空间查询类型,在室内空间中尚未有相关的研究。为此,提出了基于兴趣点集合的兴趣点融合图模型,并提出了基于路径、基于楼层和基于单元的3种剪枝策略,用于在查询处理时削减搜索空间。在兴趣点融合图和剪枝策略的基础上,提出了室内双色反向最近邻(indoor bi
其他文献
移动机器人对行人进行跟踪,是体现机器人智能的一个重要方面,具有广阔的发展前景和应用价值.然而环境的复杂性和行人运动的不确定性给行人的跟踪带来了极大的挑战.为此,在分
为了处理在不确定性环境下的自动演绎,重点研究了基于自动推理理论的归结方法,其自动推理理论是真值定义在格蕴涵代数(lattice implication algebra,LIA)结构上格值逻辑系统中
为深入研究异构计算环境下的网络模拟性能,提出了一种针对异构计算环境的网络模拟性能估计模型。首先分析了影响异构计算环境下网络模拟性能的各种因素,包括同步开销、远程通
在多标签学习中,数据降维是一项重要而又具有挑战性的任务。特征选择是一种高效的数据降维技术,它通过保持最大相关信息选取一个特征子集。通过对子空间学习的研究,提出了基于非
目的探讨纳米脂质体介导P53基因在体外转染鼻咽癌细胞株后细胞的生长变化情况。方法不同比例的纳米脂质体与P53质粒的混合物转染鼻咽癌细胞,转染效率最高的组用MTT法和流式细
序列模式挖掘是数据挖掘领域的一个经典研究问题,目前的研究主要关注于频繁序列模式的挖掘。但是不频繁的序列模式,即“稀有序列模式(rare sequential pattem,RSP)”也可能蕴含着