本文選題：移動(dòng)對(duì)象 + K近鄰查詢��； 參考：《模式識(shí)別與人工智能》2016年11期

【摘要】：近年來(lái),位置服務(wù)等領(lǐng)域急需解決的一個(gè)難點(diǎn)問(wèn)題是不確定移動(dòng)對(duì)象連續(xù)K近鄰查詢.基于此情況,文中提出高效的面向不確定移動(dòng)對(duì)象的連續(xù)K近鄰查詢算法.首先提出2種預(yù)測(cè)移動(dòng)對(duì)象可能區(qū)域算法Max Min與Rate,利用最近一段時(shí)間窗口內(nèi)的位置采樣、速度和方向預(yù)測(cè)移動(dòng)對(duì)象在查詢時(shí)刻到未來(lái)I區(qū)間可能的位置區(qū)域.同時(shí)使用最小距離與最大距離區(qū)間描述移動(dòng)對(duì)象到查詢對(duì)象的距離.然后采用優(yōu)化的基于模糊可能度判定的排序方法查找查詢對(duì)象的K近鄰.最后在真實(shí)和合成的大規(guī)模移動(dòng)對(duì)象數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證文中方法的有效性.
[Abstract]:In recent years, a difficult problem that needs to be solved in the fields of location services is the uncertainty of continuous K nearest neighbor query for mobile objects. Based on this, an efficient continuous K nearest neighbor query algorithm for uncertain mobile objects is proposed. First, 2 kinds of possible region arithmetic Max Min and Rate for predicting mobile objects are proposed, and the nearest time window is used. Location sampling, velocity and direction are used to predict the possible location area of the moving object from the query time to the future I interval. At the same time, the distance between the moving object and the query object is described with the minimum distance and the maximum distance interval. Then the optimized K nearest neighbor of the query object is searched by the sorted square method based on the fuzzy possibility degree decision. Finally, it is true The effectiveness of the proposed method is verified on a real and synthetic large-scale mobile object dataset.

【作者單位】： 煙臺(tái)大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院;吉林大學(xué)符號(hào)計(jì)算與知識(shí)工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.61572419,61403328,61302065) 山東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.ZR2014 FQ016,ZR2013 FM011) 山東省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(No.J2015 GSF115009) 吉林大學(xué)符號(hào)計(jì)算與知識(shí)工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金項(xiàng)目(No.93K172014K13)資助~~
【分類號(hào)】：TP301.6

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本文編號(hào)：1832585