【摘 要】
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提出的RNC算法,利用神经网络模型,并结合了概率表示的精确描述,对多关系数据,特别是其中的0-1分类问题进行分类,本文有几个创新的点包括:(1)用数据库中的关系模式作为先验知识来建立神经网络模型,建立的神经网络模型只包含一个隐藏层,隐藏层节点同关系表一一对应;(2)给出了一种打分机制来衡量目标对象属于正类的程度.我们在实际应用数据库和在合成数据库上的实验,表明该算法具有很高的分类精度和可扩展性,此
【机 构】
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河北工业大学电气与自动化学院 天津 300130 燕山大学信息科学与工程学院 秦皇岛 066004
【出 处】
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第二十五届中国数据库学术会议(NDBC2008)
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提出的RNC算法,利用神经网络模型,并结合了概率表示的精确描述,对多关系数据,特别是其中的0-1分类问题进行分类,本文有几个创新的点包括:(1)用数据库中的关系模式作为先验知识来建立神经网络模型,建立的神经网络模型只包含一个隐藏层,隐藏层节点同关系表一一对应;(2)给出了一种打分机制来衡量目标对象属于正类的程度.我们在实际应用数据库和在合成数据库上的实验,表明该算法具有很高的分类精度和可扩展性,此外数据库模式的先验知识的应用,使得建立的神经网络模型比较简单,具有很好的可解释性。
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