期刊文章详细信息
改进量子粒子群算法优化神经网络的数据库重复记录检测
DATABASE DUPLICATE RECORDS DETECTION USING NEURAL NETWORK OPTIMISED BY IQPSO
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]宿迁学院计算机科学系,江苏宿迁223800
年 份：2014
卷 号：31
期 号：3
起止页码：20-21
语 种：中文
收录情况：BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、IC、ZGKJHX、核心刊
摘 要：为了提高数据库重复记录检测效果,提出一种改进量子粒子群优化算法(IQPSO)优化BP神经网络的数据库相似重复记录检测模型(IQPSO-BPNN)。首先计算记录字段间的相似度,组成特征向量;然后采用IQPSO算法优化BP神经网络进行学习,建立最优相似重复记录检测模型,最后通过仿真实验对IPSO-BPNN的性能进行测试。实验结果表明,IQPSO-BPNN大幅度减少了数据库重复记录检测时间,提高了数据库重复记录检测精度。
关 键 词：数据库 重复记录 神经网络 量子粒子群优化算法 时变参数
分 类 号：TP311]
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