一种基于人工神经网络的数据查询优化方法

分析了Instar规则和CLQUE聚类算法的原理,同时结合动态数据查询的普通算法。创新地将人工神经网络方法与数据查询具体而有效的结合起来,提高了数据查询的效率。优化方法部分主要阐明了优化的总的要求和优化的设计思想,设计了算法实施的数据结构。从实验结果看,该设计将对数据库管理系统的开发有实际参考价值。

基于神经网络的动态查询构件设计及实现

分析了人工神经网络学习和联想记忆的原理,同时结合基于构件技术的软件工程(CBSE)开发思想设计出动态数据查询构件。创新的将神经网络(Instar规则)与数据查询具体而有效的结合起来。动态数据查询构件主要由五个组元构成,除系统接口组元是特征性组元外其它均为功能性组元。在控制流的作用下,它们之间围绕用户的服务请求进行数据特征分析和查询信息反馈。另外,对动态数据查询构件的内部工作流程进行了简要阐述。该设计将对数据库管理系统的开发有实际参考价值。