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1、中山大學(xué)碩士學(xué)位論文y766359基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)性能調(diào)優(yōu)專業(yè):計(jì)算數(shù)學(xué)學(xué)位申請(qǐng)人:唐守軍導(dǎo)師及職稱:李小福副教授關(guān)履泰教授答辯委員會(huì)委員(簽名)主席:二零零五年五月一苓苓血,牛血月努一妻∞尹氣7髟弓吵^∥礦廠徹秒歹,砍考4員委DatabaseSystemPerformanceTumingBasedonBPNeuralNetworkABSTRACTnepaperintroducesdatabaseperformance,re
2、sourcescllemeandmonnortooliIlten℃latedto“,andBPneuralnetwork;thenanalyzestraditionalmethodsofdatabaseperformaDcetumjIl舀andpoimsoutthereasonof10we伍ciencyiIltradjtionalmethodsisthattheyhaVenoconsjstencyilltestillgandintegr
3、ityillanal”illg,addingignoranceofthehistof耙aldata柚demp塒cismint嘶gprocessTheauthor缸foduccsdatab船esystemperfo珊anceturningbasedonBPneuralnetwork柚dbuildsamathcmatical瑚delfofdatabasesystempcrfo徹ancctumiIl舀andthepracticeproVedt
4、hat:withthehelpofthismode‘wecandointe薩alanalysjstodatabasesystem,findouttheta唱ctvalIleofrcsowcemorcquicklydecrcasethetestingtilnes,therebyfeducetheillfluenceonapplicationthroughouttheturIl堍process,柚dillcreasethee£ficiell
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