【摘 要】
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本论文全面地分析了目前异构数据库属性匹配所涉及的主要问题,介绍了属性匹配的任务和解决属性匹配问题采用的主要方法,并对目前方法的特点和不足之处进行了研究,分析了用神
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本论文全面地分析了目前异构数据库属性匹配所涉及的主要问题,介绍了属性匹配的任务和解决属性匹配问题采用的主要方法,并对目前方法的特点和不足之处进行了研究,分析了用神经网络理论解决属性匹配问题的可行性。并进一步分析了当前文献中基于BP神经网络的属性匹配方法的不足,指出不同的输入在神经网络上可能对应相同的输出是影响神经网络结果准确性的主要因素之一,并进行了理论上的证明和具体实验环境的验证。为了解决该问题,论文在证明了属性集上的相似关系是相容关系的基础上,提出了交换训练数据和匹配数据,正反两次训练神经网络的方法。并证明了正反两个异构网络的输出经过转换后的结果具有等效性,从而构建出不同于一般多次训练法的双向检查的思想,提出双向检查法,证明了双向检查法的误判概率小于文献中的方法。并开发了原型系统,在理论和实验上证明了双向检查法可以实现对干扰数据的有效过滤。
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