自己組織化ニューラルネットによるデータベースアクセス DATABASE ACCESS USING SELF-ORGANIZING NEURAL NETS

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Abstract

ニューラルネットをデータベースシステムに導入する試みについて紹介する.システムは,1)データベースのカテゴリ化,2)(カテゴリ化された)データベース間のオペレーション,という2つのフェーズからなる.それぞれに,自己組織化ニューラルネットを導入することにより得られるメリットについて述べる.目的はリアルタイムシステムにおけるデータベースへのアクセス方法にあるが,個々にはいろいろな問題も含まれており,本報告ではそれらの概説を述べる.

In this report, we propose to introduce the neural nets to the database system. For the real-time applications, the rapid data processing using neural nets plays an important role, but several problems must be solved to achieve it. We state the outline of essential points, and will have a good solution each.

Journal

IPSJ SIG Notes   [List of Volumes]

IPSJ SIG Notes 93(65), 97-106, 1993-07-21  [Table of Contents]

Information Processing Society of Japan (IPSJ)

Codes

  • NII Article ID (NAID) :
    110002930718
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID) :
    AN10112482
  • Text Lang :
    ENG
  • Databases :
    NII-ELS