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一种基于椭圆体聚类的高维索引方法

模式识别与人工智能 2010年第4期23卷 483-490页

作者：崔江涛郭勇周水生西安电子科技大学计算机学院西安710071 西安电子科技大学理学院西安710071

提出一种在椭圆体聚类上进行主分量排序的高维索引方法,线性访问较少的数据点就可完成k近邻搜索过程.该方法对数据集进行椭圆体聚类划分,在KL变换域上建立近似向量.在k近邻搜索过程中,采用部分失真搜索算法,按照距离下界由小到大的顺序... 详细信息

提出一种在椭圆体聚类上进行主分量排序的高维索引方法,线性访问较少的数据点就可完成k近邻搜索过程.该方法对数据集进行椭圆体聚类划分,在KL变换域上建立近似向量.在k近邻搜索过程中,采用部分失真搜索算法,按照距离下界由小到大的顺序依次搜索各个椭圆体聚类.在大型高维图像特征库上的实验表明,与其他向量近似方法相比,该索引结构降低近似向量的访问数量,能够较显著提高k近邻搜索速度.

关键词：高维索引向量近似椭圆体聚类主分量排序

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一种新的基于主分量排序的高维索引结构

系统工程与电子技术 2006年第12期28卷 1927-1931页

作者：崔江涛付少锋詹海生周利华西安电子科技大学计算机学院陕西西安710071

利用KL变换的能量集中特性,改进了向量近似方法中的索引结构。在KL变换域上建立近似向量,选择能量最大的分量作为主分量,根据主分量值对近似向量进行顺序排列,并且用B+树存储每个数据页面中主分量值的范围。在k近邻搜索过程中,采用变换... 详细信息

利用KL变换的能量集中特性,改进了向量近似方法中的索引结构。在KL变换域上建立近似向量,选择能量最大的分量作为主分量,根据主分量值对近似向量进行顺序排列,并且用B+树存储每个数据页面中主分量值的范围。在k近邻搜索过程中,采用变换域部分失真搜索算法,从初始访问数据页面开始在升序和降序两个方向上顺序访问近似向量。改进的索引结构既保持了顺序访问特性,又大幅度降低了数据页面访问数量。在大型高维图像特征库上的实验表明,新的索引结构不仅降低了搜索过程的I/O时间,而且提高了CPU搜索速度。

关键词：高维索引向量近似近邻搜索 KL变换主分量排序

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高维索引机制中的降维方法综述

计算机应用研究 2006年第12期23卷 4-7页

作者：吴玲达贺玲蔡益朝国防科学技术大学信息系统与管理学院湖南长沙410073

全面总结了现有的高维数据降维方法,深入分析比较了它们各自的优缺点,并从应用的角度指出其今后发展的趋势在于多种降维技术的合理组合,尤其是线性降维与非线性降维思想的有机结合。

关键词：降维高维索引本征维

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高维索引技术及其在医学图像数据库中的应用

高维索引技术及其在医学图像数据库中的应用

作者：卢佳江苏大学

学位级别：硕士

高维索引技术是研究通过建立索引结构来提高高维数据库上检索效率的一门科学。图像数据库作为高维数据库的重要组成部分,其检索离不开高维索引技术的支持,近年来备受研究人员的关注。本文对国内外现有关于高维索引的技术和方法进行了综... 详细信息

高维索引技术是研究通过建立索引结构来提高高维数据库上检索效率的一门科学。图像数据库作为高维数据库的重要组成部分,其检索离不开高维索引技术的支持,近年来备受研究人员的关注。本文对国内外现有关于高维索引的技术和方法进行了综述,并从理论、算法和应用三方面对高维索引技术进行了研究。在分析和比较现有高维索引结构的基础上,提出了自己的索引算法;并以此为基础,设计和实现了医学图像数据库检索原型系统。本文的工作主要包括: 1.从高维数据空间查询处理出发,分析了高维数据及其索引技术的特点,探讨了高维数据查询的主要技术,归纳总结了高维索引的基本思想、结构以及索引算法。 2.从索引思想、结构和适用性能等方面对度量空间索引方法MAM和向量空间索引方法SAM中的多个典型索引结构进行了分析和比较,归纳总结了二者的区别和联系,指出了图像数据库索引技术的研究方向。 3.提出了M树索引方法。该方法是以度量索引方法——M树索引结构为基础,采用基于全局的多分支插入算法建立索引,并结合改进的Slim-down算法对建立的索引结构进行优化。该方法提高了索引树节点利用率,降低了节点之间的重叠率,其最大特点是适于高维甚至超高维的数据检索。实验验证了该方法在高维数据检索中的优势。 4.设计并实现了基于M树索引的医学图像数据库检索系统。该系统从医学图像信息的特点出发,采用极大熵阈值分割方法,提取区域度量直方图作为医学图像特征,并应用M树索引方法对直方图特征库进行了索引和组织。实验系统特征提取算法简单,特征索引效果明显,有效地提高了检索的性能。

关键词：高维索引度量空间医学图像数据库基于内容检索

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面向大规模图像库的高维索引机制研究

小型微型计算机系统 2007年第1期28卷 140-143页

作者：贺玲吴玲达蔡益朝国防科技大学信息系统与管理学院湖南长沙410073

针对图像的72维HSV颜色特征,提出了一种新的降维索引方法.区别于传统的降维机制,该方法在降维的过程中不仅保留了原始数据空间整体的重要信息,也准确抓住了高维个体数据的重要特性.在大规模图像库上的实验表明,基于本文索引机制的搜索... 详细信息

针对图像的72维HSV颜色特征,提出了一种新的降维索引方法.区别于传统的降维机制,该方法在降维的过程中不仅保留了原始数据空间整体的重要信息,也准确抓住了高维个体数据的重要特性.在大规模图像库上的实验表明,基于本文索引机制的搜索算法不仅显著减少了支配检索时间的I/O开销,而且具有较高的查询准确率.

关键词：高维索引维度灾难降维

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近似逼近高维索引方法

小型微型计算机系统 2014年第5期35卷 951-955页

作者：秦龙郑烇桂舒婷杨坚中国科学技术大学信息科学技术学院自动化系合肥230027 中国科学技术大学网络传播系统与控制联合实验室网络传播系统与控制安徽省重点实验室合肥230027

高维索引是基于内容图像检索及高维数据库查询等过程中至关重要的一个步骤,其性能直接影响整个检索系统的检索速度和准确率,但高维情况下的"维度灾难"困扰着相应性能的提升.该文章提出一种近似逼近高维索引方法,采用近似向量索引提供第... 详细信息

高维索引是基于内容图像检索及高维数据库查询等过程中至关重要的一个步骤,其性能直接影响整个检索系统的检索速度和准确率,但高维情况下的"维度灾难"困扰着相应性能的提升.该文章提出一种近似逼近高维索引方法,采用近似向量索引提供第一层近似检索,以较低的代价获取部分匹配数据;然后将这些数据作为第二步的种子节点进行逼近游走,不断扩大搜索并最终获取目标匹配集.实验证明该方法在不依赖索引数据的先验分布情况下能有效地处理高维数据向量的检索,且具有良好的可维护性与拓展性,为高维索引的进一步研究发展提供了一种新的思路.

关键词：高维索引相似性检索近似向量逼近索引

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基于小世界模型的高维索引更新维护算法研究

计算机工程与应用 2016年第11期52卷 77-83页

作者：周乐乐郑烇王嵩杨坚杨志伟中国科学技术大学信息科学技术学院自动化系合肥230027 中国科学院无线光电通信重点实验室合肥230026 中国科学技术大学信息科学技术学院合肥230026

基于小世界模型的高维索引技术能有效地处理高维数据的检索问题,但对适合该索引结构的插入和删除算法没有进行深入研究,影响了其应用范围。在深入分析该索引结构理论模型的基础上,提出了能够维护索引结构小世界特性的迭代式插入和删除... 详细信息

基于小世界模型的高维索引技术能有效地处理高维数据的检索问题,但对适合该索引结构的插入和删除算法没有进行深入研究,影响了其应用范围。在深入分析该索引结构理论模型的基础上,提出了能够维护索引结构小世界特性的迭代式插入和删除算法。通过将插入算法建模成一种网络增长模型,应用平均场理论分析其度分布,通过实验测得聚集系数及平均路径长度,理论分析和实验结果表明插入和删除算法在完成更新时可以保证索引结构仍然符合小世界特性,扩展了该索引技术的应用范围。

关键词：高维索引小世界模型网络增长模型度分布插入删除

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适用于遥感光谱数据集的高维索引技术研究

计算机工程与应用 2009年第21期45卷 5-7,47页

作者：李嘉蓝秋萍费立凡华中科技大学数字流域科学与技术湖北省重点实验室武汉430074 武汉大学资源与环境学院武汉430079

遥感高光谱数据是一种具有空间聚集特性的高维数据。对PT方法进行改进使之与iDistance的索引机制相适应,并融合这两种不同的空间划分策略,提出一种适用于高光谱数据的索引结构。该索引是一种度量空间的高维索引,采用两级空间划分,在处... 详细信息

遥感高光谱数据是一种具有空间聚集特性的高维数据。对PT方法进行改进使之与iDistance的索引机制相适应,并融合这两种不同的空间划分策略,提出一种适用于高光谱数据的索引结构。该索引是一种度量空间的高维索引,采用两级空间划分,在处理光谱相似性查询时可同时完成针对距离和空间方位的数据过滤。实验证明该索引可以有效降低I/O和距离计算次数,具有较高的剪枝效率,适用于高光谱数据相似性查询。

关键词：高维索引相似性查询遥感光谱数据库

BC-iDistance:基于位码的优化高维索引

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小型微型计算机系统 2007年第9期28卷 1647-1651页

作者：梁俊杰冯玉才华中科技大学计算机学院

在高维空间KNN查询算法中,近似向量和一维转换表示法能有效克服维数灾难,本文结合这两种思想,提出一种基于位码的优化高维索引结构(BC-iDistance).针对iDistance缺点,高维向一维转换引起的大量数据信息丢失,BC-iDistance不仅利用一维距... 详细信息

在高维空间KNN查询算法中,近似向量和一维转换表示法能有效克服维数灾难,本文结合这两种思想,提出一种基于位码的优化高维索引结构(BC-iDistance).针对iDistance缺点,高维向一维转换引起的大量数据信息丢失,BC-iDistance不仅利用一维距离表示点对象和参考点间的远近关系,而且引入位码近似表示它们之间的位置关系,将高维向量压缩为二维向量表示.利用特殊的B+树组织,KNN检索时实现两层剪枝处理,降低I/O和距离计算代价.采用模拟数据和真实数据,实验验证了优化后的索引具有更高的检索效率.

关键词：高维索引 KNN查询位码近似向量