异构数据库集成中相同语义对象识别方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 文献综述 | 第10-25页 |
| ·语义集成的概念及意义 | 第10-12页 |
| ·语义异构 | 第12-13页 |
| ·现有异构数据库语义集成技术 | 第13-20页 |
| ·元数据库法 | 第13-14页 |
| ·本体法 | 第14-17页 |
| ·语义联邦数据库法 | 第17-20页 |
| ·现有异构数据库语义集成框架模型及其局限性 | 第20-25页 |
| ·联邦式模型 | 第21页 |
| ·中间件模型 | 第21-22页 |
| ·数据仓库模型 | 第22页 |
| ·MDBS数据模型 | 第22-25页 |
| 第2章 绪论 | 第25-27页 |
| ·研究目的与意义 | 第25页 |
| ·研究范围与主要内容 | 第25-26页 |
| ·主要实施方案 | 第26页 |
| ·论文的组织结构 | 第26-27页 |
| 第3章 基于权值的属性匹配方法研究 | 第27-41页 |
| ·目前应用最多的三种判定属性相似度方法 | 第27-29页 |
| ·比较属性名称 | 第27-28页 |
| ·比较字段规范 | 第28页 |
| ·比较属性值 | 第28-29页 |
| ·一种改进的基于权值的属性匹配方法 | 第29-36页 |
| ·实验 | 第36-40页 |
| ·第一组实验数据 | 第36-38页 |
| ·第二组数据 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于神经网络的属性匹配方法研究 | 第41-55页 |
| ·目前基于BP神经网络的属性匹配方法介绍 | 第41-43页 |
| ·一种改进的基于神经网络的属性匹配方法研究 | 第43-51页 |
| ·基于SOM模型的语义分类 | 第43-45页 |
| ·BP神经网络模型 | 第45-51页 |
| ·基于神经网络的SOM-LM法属性匹配算法 | 第51页 |
| ·实验 | 第51-54页 |
| ·分类与不分类情形下神经网络的训练情况对比 | 第51-53页 |
| ·LM算法与BP算法神经网络的训练情况对比 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 总结语 | 第55-57页 |
| ·论文内容总结 | 第55-56页 |
| ·后续工作展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录：部分代码 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目和发表的学术论文 | 第67页 |
