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一种关系型数据库并行概念学习系统的探讨

     

摘要

关系型数据库中包含了大量的关系模式,其中的数据结构一般为结构化或半结构化数据.通过机器的概念学习,从这些数据结构中提取信息、得到更高层次的概念,这个机器学习的过程效率高低,将直接影响概念的获取,建立一个并行概念学习系统是一种比较可行的方法.文中探讨了关系型数据库的并行概念学习方法,给出了一种并行学习策略,建立了一种并行概念学习系统,可以有效地提高关系型数据库概念学习的效率,从而挖掘出更高层次的概念.

著录项

  • 来源
    《微型电脑应用》 |2007年第3期|53-54,58|共3页
  • 作者

    刘斌; 徐谦; 陈桦;

  • 作者单位

    陕西科技大学计算机信息工程学院;

    咸阳;

    712081;

    陕西科技大学计算机信息工程学院;

    咸阳;

    712081;

    陕西科技大学计算机信息工程学院;

    咸阳;

    712081;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP311.132.3;
  • 关键词

    数据库; 并行; 概念学习;

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