[发明专利]基于可扩展学习索引的空间范围查询方法

权利要求书

1.一种基于可扩展学习索引的空间范围查询方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)数据预处理：将原始空间数据按照坐标的Hilbert编码值排序，提取每条数据的Hilbert编码值和数据位置作为训练数据；

(2)构建可扩展的多层学习索引：构建一个包含多层每层有多个神经网络模型的多层模型，用步骤(1)中得到的训练数据进行训练，学习空间数据的分布；

(3)基于可扩展学习索引进行空间范围查询：将查询范围根据Hilbert曲线进行分割，将分割后的子区域逐一通过学习索引预测数据所在的位置。

2.根据权利要求1所述的基于可扩展学习索引的空间范围查询方法，其特征在于，步骤(1)中原始空间对象按照Hilbert编码值从小到大排序，提取排序后数据的位置和Hilbert编码值作为训练数据。

3.根据权利要求2所述的基于可扩展学习索引的空间范围查询方法，其特征在于，构建可扩展的多层空间学习索引，索引为多层模型，每层包含多个神经网络模型，每个底层模型包含一个缓存区用于数据的插入更新操作。步骤(1)中的训练数据集划分为不相交的子集，多层模型通过训练数据集自底向上训练模型。

4.根据权利要求3所述的基于可扩展学习索引的空间范围查询方法，其特征在于，将查询范围根据Hilbert曲线的分布规律，划分为多个子区域，每个子区域通过多层学习索引，预测数据所在的范围。