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为了提升中文数据库自然语言检索能力,设计基于机器学习的中文数据库自然语言检索系统.首先对中文数据库自然语言的存储节点和规则集分布设计,构建中文数据库自然语言检索系统结构模型,然后结合模糊综合决策方法,进行中文数据库自然语言检索数据融合.以此为基础,采用联合线性相关融合的方法构建线性机器学习模型,并利用该模型进行中文数据库自然语言检索的特征聚类.最后根据特征聚类结果,采用机器学习算法,完成对中文数据库自然语言检索过程中的迭代融合和自适应控制,实现中文数据库自然语言的检索.测试结果表明,采用该方法进行中文数据库自然语言检索的查准率较高.