| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·论文主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文架构 | 第13-15页 |
| 第2章 神经网络的基础理论 | 第15-26页 |
| ·神经网络 | 第15-18页 |
| ·神经网络的定义 | 第15页 |
| ·神经网络的特征 | 第15-16页 |
| ·神经网络的分类 | 第16页 |
| ·神经网络的基本功能 | 第16-18页 |
| ·BP 神经网络 | 第18-21页 |
| ·BP 网络学习算法 | 第18-19页 |
| ·BP 神经网络的模型 | 第19-21页 |
| ·SOM 神经网络 | 第21-25页 |
| ·SOM 神经网络网络结构 | 第21页 |
| ·SOM 神经网络的原理 | 第21-24页 |
| ·SOM 神经网络的算法 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第3章 WEB 数据转换 | 第26-37页 |
| ·概述 | 第26页 |
| ·XML 简介 | 第26-28页 |
| ·XML 与数据库的映射 | 第28-30页 |
| ·模板驱动的映射 | 第28-30页 |
| ·模型驱动的映射 | 第30页 |
| ·XML 模式和数据库模式之间的转换过程 | 第30-36页 |
| ·XML 文档文件映射到关系数据库 | 第30-33页 |
| ·关系数据库映射到XML 文档 | 第33-34页 |
| ·XML Schema 与关系数据库的转化算法 | 第34-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于神经网络的DEEP WEB 数据合并技术 | 第37-54页 |
| ·概述 | 第37-38页 |
| ·SEMINT 方法分析 | 第38-39页 |
| ·基于神经网络的数据合并系统的架构图 | 第39页 |
| ·数据的正规化处理 | 第39-40页 |
| ·利用BP 网络实现数据表的识别 | 第40-45页 |
| ·提取数据表的特征值 | 第40-41页 |
| ·特征值提取分析器的设计 | 第41-43页 |
| ·建立BP 神经网络进行训练 | 第43-45页 |
| ·属性分群及对应 | 第45-48页 |
| ·提取属性特征值 | 第45-46页 |
| ·属性对应框架图 | 第46页 |
| ·建立神经网络进行属性对应 | 第46-48页 |
| ·群内属性辨识算法 | 第48-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第54-63页 |
| ·工具介绍 | 第54页 |
| ·实验设计 | 第54-55页 |
| ·实验数据 | 第54-55页 |
| ·实验的评价标准 | 第55页 |
| ·实验结果 | 第55-62页 |
| ·实验及其分析 | 第55-61页 |
| ·与已有方法的比较 | 第61-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·工作总结 | 第63-64页 |
| ·工作展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文和科研项目 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 详细摘要 | 第71-73页 |