1) R-tree
R树
1.
R-tree spatial join algorithm based on the breath-first paradigm;
一种基于广度优先策略的R树连接算法
2.
Multi-scale spatial index structure based on R-tree;
一种用于多分辨空间数据的R树索引结构
3.
Brand-new node-choosing algorithm of R-tree spatial index;
一种全新的R树节点选择算法
2) R tree
R树
1.
In terms of the mobility of data set, global distances at different situation are refined and some heuristics are presented for data set indexed by data structure of R tree family.
根据数据对象集的运动性不同,精化了运动和静止数据集下的全局距离的定义,并对R树结构索引的数据集给出了裁减、更新和访问启发式规则。
3) R trees
R树
1.
After analyzing the previous researches on the spatial join, this paper introduced a new method, orthogonal polygons, to approximate actual spatial data in spatial access methods, and to join spatial relation based on R trees.
本文在分析了空间连接以往工作的基础上 ,采用一种新的空间近似方法——直角多边形近似 ,改进空间对象的近似精度 ,并用于基于 R树的空间连接方法 ,给出了连接算法 ,并用实验验证了方法的有效性 。
4) R_tree
R树
1.
Following are the major content and innovation points: 1) This paper introduces the manner of index by spatial data and improves the algorithm based on quadtree and R_tree.
论文针对空间数据网格查询涉及到的基本概念、支撑技术、体系结构和关键技术等做了以下几个方面的研究工作: 1)介绍了空间数据建立索引的方式,改进了基于四叉树、R树建立索引的算法; 2)介绍了空间数据分析的数学模型,研究了基于MBR空间数据查询理论和提高空间分析效率; 3)建立了数据库空间表和索引表; 4)在C#和OGSI。
2.
In this paper we analysis the nearest neighbor query based on line segment and the structure of R_tree,and present another structure-Rcd_tree,also we present the algorithm of reverse nearest neighbor query of line segment based on this structure,this method can implement the reverse neighbor query based on line segment.
该文在分析基于平面线段的最近邻查询和R树结构的基础上提出了一种改进的R树—Rcd树,并给出了基于Rcd树的平面线段反向最近邻查询算法,该方法能实现平面线段的反向最近邻查询。
5) R-trees
R树
1.
Analytical cost model for spatial joins using R-trees;
基于R树的空间连接查询代价分析
2.
A GIS data index method based on R-trees;
一种基于R树空间索引技术的GIS数据索引方法
6) R*-tree
R*-树
1.
Optimization research of spatial index structure of R*R*-tree;
R*-树空间索引的优化研究
2.
This paper from the features of different index structure analyzes the reverse nearest neighbor query superiorities under low dimension based on R*R*-tree and puts forward a new kind reverse nearest neighbor query method about spatial.
反最近邻查询是在最近邻查询基础上提出的一种新的查询类型,是空间数据库的应用拓展,在不同维数下,根据不同的索引结构,反映出空间对象的反最近邻查询差异性较大,从不同索引结构的特性出发,分析了低维环境丁基于R*-树的反最近邻查询优势,提出高维环境下一种新的基于SRdann-树索引结构的空间对象反最近查询方法,优化了不同维数下空间对象的反最近查询性能,提高了查询效率。
补充资料：(S)-10-羟基喜树碱
分子式：C20H16N2O5
分子量：364.35
CAS号：19685-09-7
性质：密度1.60。熔点265-270°C。
分子量：364.35
CAS号：19685-09-7
性质：密度1.60。熔点265-270°C。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条