检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]陕西科技大学计算机信息工程学院
出 处:《微型电脑应用》2007年第3期53-54,58,共3页Microcomputer Applications
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。In relational database,there are massive relational patterns,in which,data structure is generally structured data or semi-structured data.Through machine concept learning,information of these data structure was abstracted,and more pro- found concepts were obtained.The efficiencyof this machine learning process will directly affect the gaining of concepts.Thus, establishing a parallel concept learning system is a feasible method.In the article,the parallel concept learning method of rela- tional database has been discussed,one kind of parallel study strategy has been put forward and one parallel concept learning system has been setup so as to effectively enhance the efficiency ofthe concept learning of relational database,and more profound concepts will thus be developed.
分 类 号:TP311.132.3[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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