版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、南京航空航天大學(xué)碩士學(xué)位論文移動對象軌道聚類算法的研究姓名:王明濤申請學(xué)位級別:碩士專業(yè):計算機科學(xué)與技術(shù)指導(dǎo)教師:皮德常201012移動對象軌道聚類算法的研究IIAbstractWiththedevelopmentofcomputertechnologyaswellascontinuousimprovementofmovingobjecttrackingtechnologymassivetrajectydataiscollected.
2、Itbecomesurgenttoextracthiddeninfmationfromthesedatathrougheffectiveanalysiswhichleadstothegenerationdevelopmentofmovingobjecttrajectyclusteringtechnology.Trajectyclusteringofmovingobjectcanfindobjectswiththesamesimilarm
3、ovementbehaviextracttheircommonfeaturepatternusingwhichtoanalyzepredictthefuturemovingbehaviofmovingobjects.Fthepurposeoffindingcommonsubtrajectyofmovingobjectsinthispaperresearchexplationarecarriedoninviewsoftheweakness
4、ofTRACLUS.ThescopeofthisresearchliesinsomeburningissueswhichinvolveinenhancingTRACLUS’sexecutingefficiencyshieldingitsparametersensitivitysoon.Themaincontributionsofthispaperaresummarizedasfollows:Firstlyexistingspatiali
5、ndexstructurescannotbedirectlyusedtosupptefficientneighbhoodqueryoflinesegmentinTRACLUS’slinesegmentclusteringphasemakingthetimecomplexityoflineclusteringalgithmisO(N2)whereNisthetotalnumberoflinesegmentsaftertrajectypar
6、titioneditrequireslargevolumeofmemysupptneedsalotofIOcostsasNincreases.AimtothisissuereferencelineisintroducedtotrajectyclusteringRLTCbasedonthereferencelineispresentedwhichusesacertainnumberofreferencelinestorepresentth
7、espatialacteristicsofalineclusteringapproximately.Theclusteringofthelinesegmentscanbeimplementedbytheclassificationofreferencelines.TheexperimentalresultsdemonstratethatRLTCmaintainsthetrajectyclusteringresultofTRACLUSwh
8、ileimprovestheefficiency.SecondlyaimingtotheproblemthatTRACLUSissensitivetotheinputparameterssuchlikeεMinLnsatrajectyclusteringalgithmnamedOPSTCisproposedwhichcanshieldclusteringalgithm’sparametersensitivity.OPSTCdefines
9、thecedistancereachabilitydistanceoflinesegmentaccdingtowhichgeneratesprocessingsequenceoflinesegmentwhichactuallycontainstheinfmationthatequalstothelinesegmentclusteringsbasedonthedensityfromabroadinputtingrangeofparamet
10、ers.Thenitconstructstherechabilityplotoflinesetsaccdingtothesequencewithwhichextractsthefinalclusteringstructuresafterproperdistanceisedfextraction.TheexperimentalresultsrevealthatOPSTCreducesTRACLUS’sdependencysensitivi
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 移動對象軌跡聚類算法研究.pdf
- 空間對象和移動對象聚類算法研究.pdf
- 移動對象聚類和空間離群點檢測算法研究.pdf
- 移動對象軌道異常檢測算法的研究.pdf
- 基于PageRank和對象關(guān)系的聚類算法研究.pdf
- 道路網(wǎng)絡(luò)空間中移動對象軌跡聚類算法的研究.pdf
- 基于種子對象約束的半監(jiān)督聚類算法研究.pdf
- 關(guān)于運動對象軌跡的分割與聚類算法研究.pdf
- 基于拓撲關(guān)系的GML空間線對象聚類算法研究.pdf
- 基于有趣地點壓縮的移動點對象時空軌跡聚類研究.pdf
- 基于拓撲關(guān)系的GML空間面對象聚類算法研究.pdf
- 基于層次聚類的模糊聚類算法的研究.pdf
- 聚類算法的研究.pdf
- 基于譜聚類的文本聚類算法研究.pdf
- 演化聚類算法研究.pdf
- 模糊聚類算法及其聚類有效性的研究.pdf
- Web訪問對象軌跡聚類方法研究.pdf
- 空間聚類算法的研究.pdf
- 聚類融合算法及其在移動通信企業(yè)的應(yīng)用.pdf
- 面向WEB對象的聚類技術(shù)研究.pdf
評論
0/150
提交評論