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基于事件語義模型的歷史拓撲關(guān)系查詢研究

發(fā)布時間:2017-10-05 06:09

  本文關(guān)鍵詞:基于事件語義模型的歷史拓撲關(guān)系查詢研究


  更多相關(guān)文章: 時態(tài)地理信息系統(tǒng) 事件語義 歷史拓撲 演變 關(guān)系樹


【摘要】:在地理信息系統(tǒng)(GIS)中,拓撲關(guān)系是一類比較重要的空間關(guān)系,它對空間數(shù)據(jù)物理形式的表達與存儲、空間層次的查詢和分析以及現(xiàn)實世界中的實際應(yīng)用等都具有非常重要的作用,尤其是在地理信息系統(tǒng)(GIS)和圖像數(shù)據(jù)處理等領(lǐng)域常被用作選擇條件出現(xiàn)在空間信息的查詢當中。因而,拓撲關(guān)系的查詢方法和處理的效率備受學(xué)術(shù)界關(guān)注,目前對相關(guān)拓撲關(guān)系的查詢研究主要集中在地理世界的二維、三維空間,而對時態(tài)地理信息系統(tǒng)(Temporal GIS, TGIS)中歷史拓撲關(guān)系的查詢研究相對較少。 歷史拓撲來自于空間對象在時間軸上的時空變化(拓撲變化),在眾多的時空數(shù)據(jù)模型中,基于事件語義的時空數(shù)據(jù)模型從信息系統(tǒng)的觀點出發(fā),將時態(tài)GIS中的時間語義分解為事件與時間來表達。事件就是實體對象變化的原因,事件的發(fā)生是導(dǎo)致實體對象狀態(tài)的不斷改變,這種改變可能包括很多方面,如空間位置、對象屬性的改變,所有的改變都意味著一件事情,舊對象消失了,新對象產(chǎn)生了,把這一切串聯(lián)起來就形成了對象間的歷史拓撲演變。如果沿著時間軸去一一記錄這些變化,一個事件表示一個時空變化,那么某一區(qū)域的空間動態(tài)信息就可以用事件序列去反映。在這個過程中,事件都有一個確定的時間和內(nèi)容,在這樣的時空數(shù)據(jù)模型中,既然實體對象間的拓撲變化能夠以事件的形式被存儲起來,那么基于時間的歷史拓撲查詢也就成為了可能。 歷史拓撲的查詢問題(History Topology Query Problem,HTQP)是一類具有廣泛應(yīng)用環(huán)境的TGIS問題,也是表達時空對象間拓撲演變過程的關(guān)鍵。在為數(shù)不多的查詢方法中,關(guān)系樹遞歸查詢法是近年來解決簡單HTQP并取得良好效果的一類典型算法,其主要思想是將時空數(shù)據(jù)庫中的每條存儲事件看作獨立節(jié)點,然后基于邏輯謝義導(dǎo)出并構(gòu)建歷史拓撲關(guān)系樹,以后每次都是根據(jù)需要在關(guān)系樹上遞歸查詢,得到查詢結(jié)果。這種算法避免了每次臨時導(dǎo)出歷史拓撲的資源和時間損耗,但是缺忽略了時空數(shù)據(jù)庫中語義信息的混合性,一旦應(yīng)用環(huán)境的數(shù)據(jù)規(guī)模和語義信息異常龐大時,關(guān)系樹遞歸法在資源占用和時間效率上的低效性就會暴漏出來,不具備很好的研究與應(yīng)用價值。 為了提高歷史拓撲關(guān)系查詢的時間效率,論文在綜述了當前主流時空數(shù)據(jù)模型的研究意義與發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,重點圍繞基于事件語義的時空數(shù)據(jù)模型闡述了歷史拓撲關(guān)系的本質(zhì),然后針對當前典型的關(guān)系樹遞歸查詢法的原理和過程進行分析,指出了該算法在TGIS環(huán)境較為復(fù)雜時,存在時間效率上的缺陷。最后針對性的提出了兩個改進算法:基于“邏輯語義分離”的遞歸查詢法和基于“數(shù)據(jù)分層”的遞歸查詢法,前者基于拆分思想降低了邏輯語義的混合度,后者對大數(shù)據(jù)分層以降低搜索空間。實驗結(jié)果表明,在面對復(fù)雜的HTQP問題時,兩種改進算法都可以在一定程度上降低時間損耗,提高查詢的時間效率。 本文的創(chuàng)新點如下: (1)提出了基于“邏輯語義分離”的遞歸查詢法,將時空數(shù)據(jù)庫中存儲事件的靜態(tài)語義和動態(tài)語義分離開來,并為它們建立對應(yīng)關(guān)系,然后只基于動態(tài)語義導(dǎo)出并構(gòu)建查詢初始解,從邏輯語義角度,降低了查詢空間,將復(fù)雜HTQP從化為了簡單HTQP。 (2)提出了基于“數(shù)據(jù)分層”的遞歸查詢法,采用數(shù)據(jù)分層思想將大規(guī)模數(shù)據(jù)分層,為查詢提供快速入口和啟發(fā)信息,可以跳過大部分的節(jié)點獲得結(jié)果集,有效地減少了查詢的問題規(guī)模,提高了查詢的時間效率。 測試的實驗結(jié)果表明,兩種改進算法相對于直接的關(guān)系樹遞歸法在查詢的時候擁有更好的時間效率,可以更加有效的解決復(fù)雜HTQP問題。
【關(guān)鍵詞】:時態(tài)地理信息系統(tǒng) 事件語義 歷史拓撲 演變 關(guān)系樹
【學(xué)位授予單位】:安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號】:P208
【目錄】:
  • 摘要3-5
  • Abstract5-7
  • 目錄7-9
  • 第一章 緒論9-13
  • 1.1 研究背景和現(xiàn)狀9-10
  • 1.2 研究目的和意義10-11
  • 1.3 本文主要工作11-12
  • 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)12-13
  • 第二章 GIS時空數(shù)據(jù)模型13-25
  • 2.1 GIS空間模型14-15
  • 2.1.1 地理空間14
  • 2.1.2 空間對象和屬性14-15
  • 2.2 GIS時間模型15-21
  • 2.2.1 地理世界的時間15-16
  • 2.2.2 四種基本時間特征模型16-19
  • 2.2.3 時間的表示19-20
  • 2.2.4 時間粒度和時間密度20-21
  • 2.3 GIS時空數(shù)據(jù)模型分類21-25
  • 第三章 事件語義的時空數(shù)據(jù)模型25-32
  • 3.1 時空語義25
  • 3.2 事件及分類25-28
  • 3.3 事件關(guān)系28-29
  • 3.4 事件語義模型29-31
  • 3.5 本章小結(jié)31-32
  • 第四章 歷史拓撲關(guān)系32-41
  • 4.1 基于事件語義的歷史拓撲關(guān)系32-35
  • 4.1.1 事件語義模型的時空特性分析32-33
  • 4.1.2 歷史拓撲關(guān)系概念33-35
  • 4.2 基本類型35-36
  • 4.3 組織方式36-38
  • 4.4 查詢—復(fù)雜HTQP問題38-40
  • 4.5 本章小結(jié)40-41
  • 第五章 關(guān)系樹遞歸查詢法41-48
  • 5.1 遞歸分析41-42
  • 5.2 查詢過程42-45
  • 5.2.1 構(gòu)造階段42-44
  • 5.2.2 搜索階段44-45
  • 5.3 時間復(fù)雜度分析45-47
  • 5.4 本章小結(jié)47-48
  • 第六章 基于邏輯語義分離遞歸查詢法48-54
  • 6.1 分離原理48-49
  • 6.2 查詢過程49-51
  • 6.2.1 構(gòu)造階段49-50
  • 6.2.2 查詢過程50-51
  • 6.3 時間復(fù)雜度分析51-52
  • 6.4 實驗52-53
  • 6.4.1 實驗環(huán)境52
  • 6.4.2 實驗與分析52-53
  • 6.5 本章小結(jié)53-54
  • 第七章 基于數(shù)據(jù)分層遞歸查詢法54-61
  • 7.1 分層原理54-56
  • 7.2 查詢分析56-58
  • 7.3 時間復(fù)雜度分析58
  • 7.4 實驗58-60
  • 7.4.1 實驗環(huán)境58
  • 7.4.2 實驗與分析58-60
  • 7.5 本章小結(jié)60-61
  • 總結(jié)與展望61-63
  • 參考文獻63-67
  • 致謝67-68
  • 攻讀碩士期間的科研項目與獲獎68

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