10.3969/j.issn.1006-9348.2016.12.098
网络数据库特定数据检索算法研究
对网络数据库特定数据进行检索可以有效的提升其数据访问和查询能力.进行特定数据检索时,需要对同一类型的特定数据进行划分,再依据划分结果进行检索,而传统的神经网络算法没有相关的分类参数,不能对数据按类型进行划分,导致网络数据库特定数据检索效率低,同时降低了数据检索的精度.提出基于模糊约束的网络数据库特定数据检索算法,首先先引入模糊理论对网络数据库特定数据散度度量样本间的相似性进行模糊化,促使特定数据样本的类内散度最小化和类间散度最大化同时进行,并引入模糊约束算法,利用网络数据库中特定数据模糊集间的贴近度描述特定数据间的一致度,提取网络数据库原始特定数据的动态特征,利用平均动态特征和静态特征进行约束,组建相应的网络数据库特定数据检索模型.仿真结果表明,改进算法有效的提升了数据库特定数据的检索效率.
模糊约束、网络数据库、特定数据
33
TP391.1(计算技术、计算机技术)
2017-02-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
457-461