【摘 要】
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针对XML数据质量问题，以XML键为基础、借助多模板隐马尔可夫模型信息抽取策略与粒子群算法构建新的XML数据清洗方法；为了提高XML相似性数据并行检测效率，尝试利用波函数对粒子群
【机 构】
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中南大学信息学院,中南大学湘雅附三医院
【基金项目】
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湖南信息职业学院科技创新资助项目（108652006011）,湖南省教育厅科研基金资助项目（05c671）.
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针对XML数据质量问题，以XML键为基础、借助多模板隐马尔可夫模型信息抽取策略与粒子群算法构建新的XML数据清洗方法；为了提高XML相似性数据并行检测效率，尝试利用波函数对粒子群算法进行相应优化．对比其他XML数据清洗算法，一系列仿真实验表明改进的XML数据清洗方法不仅自适应学习功能强、人工参与程度低、计算量小，而且时间性能有94％左右提升．
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