【摘 要】
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针对谱图检索和“白、灰、黑”复杂多组份体系解析的复杂性,把人工智能、数据库、数据库知识发现（Knowledge Discovery in Database,KDD）、专家数据库（Expert Database,ED）技术及
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针对谱图检索和“白、灰、黑”复杂多组份体系解析的复杂性,把人工智能、数据库、数据库知识发现（Knowledge Discovery in Database,KDD）、专家数据库（Expert Database,ED）技术及化学计量学解析算法有机地集成起来,利用面向对象的软件工程方法（Objected Oriented Software Engineering,OOSE）,设计开发出以谱库信息为中心的智能解析系统.通过从分布性、安全性、一致性、完整性、系统资源利用等方面综合考虑,整个系统采用Client/Server(C/S)模式,后台数据库选择大型数据库MS SQL Server 7.0/6.X.采用面向对象的数据库设计方法使数据库系统数据结构清晰,完整,重用率高,修改少,便于维护和易于用OOP实现.并且利用专家数据库（ED）技术把谱图数据库和专家系统通过基于Microsoft OLE DB的DEBCI（Embedded Database Calling Interface）有机集成起来,增强了推理机和谱图数据库的交互,实现了对谱图数据库的智能化检索.利用新开发的纯谱和混合谱检索算法,成功地实现了系统对实际样品的解析和检索.
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