[發明專利]一種基于自組織映射神經網絡的異構數據屬性關聯方法

有效

• 申請號: 202010690533.2
• 申請日: 2020-07-17
• 公開（公告）號: CN112015854B
• 公開（公告）日: 2023-07-18
• 發明（設計）人: 錢玉潔;張紫薇;張杰
• 申請（專利權）人: 河海大學常州校區
• 主分類號: G06F16/31
• 分類號: G06F16/31;G06F16/36;G06N3/088
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 丁濤

1.一種基于自組織映射神經網絡的異構數據屬性關聯方法，其特征在于在多個異構數據庫中，通過匹配實體進行屬性關聯時，包括如下步驟：

步驟1：初始化

進行首輪迭代，以輸入的屬性為輸出神經元，以首個數據庫的所有屬性為輸入神經元，根據神經元的匹配度，選擇一個獲勝神經元；

步驟2：計算獎勵值

以獲勝神經元領域函數范圍內所有神經元為輸出神經元，以下一個數據庫的所有屬性為輸入神經元，進行自組織迭代；

計算領域函數，將領域函數值設定為獎勵值，賦予所有領域半徑內的神經元；獲勝神經元獲得最高獎勵值，其他神經元與獲勝神經元越相似，則獲取更高的獎勵值；

步驟3：輸出神經元與輸入神經元進行匹配度比較，在輸入神經元中選擇與任一輸出神經元匹配度最高的神經元為獲勝神經元，進行輸出神經元數*輸入神經元數的匹配計算；此時，匹配度計算過程需代入步驟2中各神經元設定的獎勵值；

步驟4：迭代，重復步驟2，步驟3，遍歷所有數據庫；

步驟5：最終，提取所有迭代過程的獲勝神經元，關聯相關屬性。

2.根據權利要求1所述的一種基于自組織映射神經網絡的異構數據屬性關聯方法，其特征在于，所述步驟1中根據神經元的匹配度，選擇一個獲勝神經元的計算公式如式(1)所示：

其中，i為輸入神經元編號；N為輸入神經元集合。

3.根據權利要求1所述的一種基于自組織映射神經網絡的異構數據屬性關聯方法，其特征在于，所述步驟2中獎勵值的計算方法如式(2)所示：

其中，j為輸出神經元編號；δ為0到1的常數，根據數據庫間的相關性設定；k為迭代次數；g為最高匹配值；λ為領域半徑。

4.根據權利要求3所述的一種基于自組織映射神經網絡的異構數據屬性關聯方法，其特征在于，所述步驟3中匹配度計算過程需代入各神經元設定的獎勵值，計算方法如式(3)所示：

其中，i為輸入神經元編號；j為輸出神經元編號；N為輸入神經元集合；K為輸出神經元集合。