质谱数据库KDD预处理算法  

The KDD Preprocessing Algorithm for Mass Spectrum Databases

作　　者：杨家红[1] 杨格花[1] 戴瑜兴[2] 汪鲁才[1] 

机构地区：[1]湖南师范大学电子工程系,湖南长沙410081 [2]湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082

出　　处：《计算机工程与科学》2002年第6期55-57,95,共4页Computer Engineering & Science

基　　金：国家自然科学基金重点资助项目 (2 973 5 15 0 )

摘　　要：本文针对谱图数据库的特性 ,在利用数据库知识发现 (KDD)技术对谱图数据库进行数据预处理过程中 ,对质谱匹配算法、MultiAdaBoost聚类分析算法和Beynon表审核等方面进行了研究 ,使我们对质谱库有了更进一步的认识 。In accordance with the characteristics of mass spectrum databases,many KDD algorithms,such as the new match and index algorithm of mass spectrum,and the Multi AdaBoost algorithm based on boosting native Bayesian learning as well as statistical ways, are adopted during data preprocessing,and the results make it possible for us to better understand mass spectrum databases.This lays a good foundation for constructing knowledge bases and intelligent resolution processes for mass spectrum.

关 键 词：质谱数据库 KDD 预处理算法 知识发现 质谱匹配算法 

分 类 号：TP392[自动化与计算机技术—计算机应用技术]