【摘 要】
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对顺序索引方法进行了研究，提出一种基于向量近似的高维顺序索引结构，该结构顺序访问部分文件就能完成k近邻查询。在查询过程中依据投影值来终止查询过程，依据距离来排除不匹配
【机 构】
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西安电子科技大学计算机学院,西安电子科技大学网络教育学院
【基金项目】
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The Fundamental Research Funds for the Central Universitics under Grant No.JY10000903009（中央高校基本科研业务费专项资金）
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对顺序索引方法进行了研究，提出一种基于向量近似的高维顺序索引结构，该结构顺序访问部分文件就能完成k近邻查询。在查询过程中依据投影值来终止查询过程，依据距离来排除不匹配的数据。为进一步降低数据访问率，采用椭圆体聚类算法对数据集进行划分。新索引结构支持以多个顺序访问过程完成k近邻查询，能够同时降低查询过程中的I／O开销和CPU开销。在大型高维图像特征库上的实验表明，新的高维索引结构的查询性能优于其他高维索引方法。
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