湖北省自然科学基金(ABA048)
- 作品数：20 被引量：102H指数：5
- 相关作者：卢炎生潘鹏徐丽萍孙玉芬娄强更多>>
- 相关机构：华中科技大学更多>>
- 发文基金：湖北省自然科学基金国家部委资助项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- BBS搜索引擎设计与实现被引量：5
- 2006年
- BBS是教育网的一大特色,也是传统搜索引擎搜索的盲点,本文系统介绍了根据教育网BBS的特点建立BBS搜索引擎的关键技术和实现方法。
- 陈刚卢炎生
- 关键词：搜索引擎TELNET协议BBS中文分词
- 基于资源状态和角色访问控制的网格授权方法
- 2007年
- 提出了一种基于资源状态和角色访问控制的授权方案,该方案利用授权服务器信息扩展网格信息服务,将资源站点本地角色作为访问目标资源,加入到授权服务器策略库中,支持对虚拟组织(VO)外用户的授权,并实现了基于资源当前负载状态的细粒度授权。实验表明,在大规模VO中,该方案能够优化授权速度,缓解授权服务器访问的瓶颈问题。
- 徐丽萍孙显姣卢炎生
- 关键词：授权
- 一种移动对象增量组最近邻居查询方法被引量：1
- 2008年
- 基于移动对象增量最近邻居查询(INCNN),提出一种移动对象增量组最近邻居查询方法(INCGNN)。该方法以较小的代价求出每次更新时刻的组最近邻居。针对组最近邻居查询的特点,给出了k+1组最近邻居查询改进算法,椭圆剪枝和延迟更新3种优化查询的策略。实验结果表明,INCGNN明显优于REEGNN,3种优化策略能较好地提高查询性能。
- 徐丽萍徐清平潘鹏
- 关键词：最近邻居查询
- 一种基于网格方法的高维数据流子空间聚类算法被引量：13
- 2007年
- 基于对网格聚类方法的分析,结合由底向上的网格方法和自顶向下的网格方法,设计了一个能在线处理高维数据流的子空间聚类算法。通过利用由底向上网格方法对数据的压缩能力和自顶向下网格方法处理高维数据的能力,算法能基于对数据流的一次扫描,快速识别数据中位于不同子空间内的簇。理论分析以及在多个数据集上的实验表明算法具有较高的计算精度与计算效率。
- 孙玉芬卢炎生
- 关键词：网格子空间聚类数据流高维数据
- 基于位置变化的轨迹单元划分及索引机制
- 2006年
- 提出了一种处理对象运动轨迹的时空数据索引机制,根据轨迹中的位置变化的范围提出了轨迹单元的概念,并给出了基于3DR树结构的轨迹单元的划分和索引方法,在尽量保持索引的空间分辨能力的前提下实现对轨迹的合理划分.这种针对轨迹单元的索引机制在有效的支持针对运动对象轨迹的时间片和时间区间查询的同时能够减少索引的节点数,降低频繁的轨迹更新带来的索引维护开销.
- 潘鹏卢炎生彭祥礼
- 关键词：时空数据库索引结构
- 3MDG:基于动态均衡布局的网格元数据管理模型
- 2007年
- 通过对网格及元数据特点分析,给出了一种数据网格环境下的元数据管理模型。该模型目的在于实现分布式的元数据管理平台,负责对元数据的注册、访问及管理。通过建立元数据到存储系统的映射,用户可进行元数据资源的透明访问。为了适应网格中资源的多变性,提出改进的动态区间映射布局算法对元数据进行动态的、均衡的、可伸缩的重布局,以提高存储系统的自适应能力。
- 徐丽萍李珺
- 关键词：元数据元数据管理
- 一种动态紧缩的移动对象索引结构
- 2007年
- DPTI(dynamic packing trajectory index)是R*-Tree和链表组合而成的移动对象索引结构.用链表来存储轨迹数据,做到了严格的轨迹保护.轨迹的分段处理对每条轨迹进行了逻辑划分,每个划分对应链表中的若干条线段.R*-Tree存取的最小单元不再是轨迹的线段,而是各个划分所对应的线段集.基于对轨迹更新的简单预测,在轨迹不断更新的过程中对存放历史信息的结点进行紧缩,使得叶子结点拥有更高的存储利用率.DPTI的两层索引结构做到了严格的轨迹保护,分段处理使得各段轨迹能够按照时空位置插入R*-Tree,动态紧缩提高了索引的存储利用率,这些改进都促使DPTI得到了较好的时空查询效率.
- 卢炎生彭祥礼潘鹏
- 关键词：索引
- 约束的移动对象最近邻轨迹查询被引量：3
- 2007年
- 提出了一种新的查询概念,即约束的移动对象最近邻轨迹(constrained nearest neighbor search on mov-ing objects trajectories,简称CNNMOT)查询.针对两阶段算法分阶段处理最近邻查询和范围查询的缺陷,对传统空间最近邻算法进行了改进和扩展,使其能够合并到一步完成,并对传统的mindist定义进行了修改.实验结果表明:该改进算法能较好地克服两阶段算法的缺陷,并在数据量较大时仍保持较高的性能.
- 卢炎生许浒潘鹏
- 关键词：最近邻查询范围查询
- 流数据挖掘综述被引量：52
- 2007年
- 作为一种新的数据形态,流数据对数据挖掘提出了诸多挑战。学者们已提出大量处理流数据的挖掘算法。本文对这些算法进行了综述。首先介绍了多个不同的数据流模型,这些模型对算法设计有着不同的要求。然后,总结了流数据挖掘算法的特点,并给出了算法中常用的技术。最后,分析了各个流数据挖掘任务中的代表性算法。
- 孙玉芬卢炎生
- 关键词：数据流数据挖掘
- 障碍空间里基于密度的快速聚类算法被引量：5
- 2007年
- 传统的聚类方法不能直接运用于分布空间内存在障碍物的数据的聚类.提出了一种障碍空间内基于密度的快速聚类算法DBCO来解决此类问题.DBCO中,在基于密度的聚类基础上引入了障碍模型,提出了一种保持数据间可见性的简化障碍的方法.为了使障碍模型不影响聚类质量,定义了障碍顶点距离、连接距离和判断距离来维持聚类的质量.另外,在聚类过程中,选择某一些代表点和拓展点而不是每一个点来对每一个聚类进行扩展,从而大大提高了聚类算法的效率.实验结果表明了DB-CO算法可以快速地得到高质量的聚类结果.
- 卢炎生娄强
- 关键词：空间数据数据挖掘聚类
