计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2001年
19期
67-69
,共3页
数据库知识发现(KDD) 预处理 KDD算法 谱图数据库
數據庫知識髮現(KDD) 預處理 KDD算法 譜圖數據庫
수거고지식발현(KDD) 예처리 KDD산법 보도수거고
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,利用面向属性的归纳法对数据属性间的相关性进行分析,Multi_AdaBoost算法进行聚类分析和统计方法对Beynon表进行审核等方面进行了研究,这样,对质谱库有了更进一步的认识,为构建质谱智能解析系统的知识库和质谱解析的智能化打下了良好的基础.
針對譜圖數據庫的特性,在利用數據庫知識髮現(KDD)技術對譜圖數據庫進行數據預處理過程中,利用麵嚮屬性的歸納法對數據屬性間的相關性進行分析,Multi_AdaBoost算法進行聚類分析和統計方法對Beynon錶進行審覈等方麵進行瞭研究,這樣,對質譜庫有瞭更進一步的認識,為構建質譜智能解析繫統的知識庫和質譜解析的智能化打下瞭良好的基礎.
침대보도수거고적특성,재이용수거고지식발현(KDD)기술대보도수거고진행수거예처리과정중,이용면향속성적귀납법대수거속성간적상관성진행분석,Multi_AdaBoost산법진행취류분석화통계방법대Beynon표진행심핵등방면진행료연구,저양,대질보고유료경진일보적인식,위구건질보지능해석계통적지식고화질보해석적지능화타하료량호적기출.
