【摘 要】
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Voronoi图在空间数据查询、数据挖掘、图像处理、模式识别和智能交通管理等方面具有重要的作用。为了简化构建的复杂性和提高构建效率,基于分治法、启发式局部优化策略和局部
【机 构】
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哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12541122)资助
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Voronoi图在空间数据查询、数据挖掘、图像处理、模式识别和智能交通管理等方面具有重要的作用。为了简化构建的复杂性和提高构建效率,基于分治法、启发式局部优化策略和局部数据点的扫描线动态更新策略,提出了基于凸包的Voronoi图生成方法,给出了Create_Voronoi()算法。进一步,为了弥补已有近邻查询方法无法处理受限区域内的最近邻查询的不足,基于Voronoi图研究了受限区域内的同质和异质最近邻查询方法,分别提出了TVor_NN()算法和YVor_NN()算法。理论研究和实验分析表明,提出的研究方法在Voronoi图的构建和受限范围的最近邻查询等方面具有较大的优势。
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