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臨床前化合物庫廣泛存在于生活之中，如化學(xué)、生物等學(xué)科和國防等領(lǐng)域都大量使用圖形數(shù)據(jù)，因此，對基于圖的頻繁子圖挖掘算法的研究非常必要。基于圖的數(shù)據(jù)挖掘算法提出時間并不長，但是由于圖論作為數(shù)學(xué)的一個研究領(lǐng)域已經(jīng)有很長的歷史，所以頻繁子圖挖掘發(fā)展很快，并被廣泛應(yīng)用到許多領(lǐng)域之中，如通過頻繁子圖挖掘算法找出構(gòu)成有毒物質(zhì)的分子結(jié)構(gòu)，以及通過對網(wǎng)站瀏覽日志的挖掘，分析出頻繁的瀏覽模式等。
目前，化合物結(jié)構(gòu)在計算機中表達方式主要有兩種類型：一類是線性表達式系統(tǒng)，此系統(tǒng)是應(yīng)用簡單編碼規(guī)則對化合物的結(jié)構(gòu)式進行編碼，形成線性表達式。該系統(tǒng)較為簡潔、單一，但是用其表達二維結(jié)構(gòu)有一定困難。另一類是拓撲表達法，將化合物結(jié)構(gòu)式看成圖，將原子看成邊，用關(guān)聯(lián)矩陣來表示其結(jié)構(gòu)式。通過Morgan 排序等方式可以使它具有單一性。該算法利用深度優(yōu)先搜索策略構(gòu)建詞典序的canonical label，大大減少了冗余候選子圖的產(chǎn)生，并避免了大量重復(fù)掃描數(shù)據(jù)庫。gSpan算法設(shè)計結(jié)構(gòu)具有連續(xù)性以及無候選人產(chǎn)生，降低了其空間復(fù)雜度和時間復(fù)雜度。實驗可證明gSpan算法性能比前人算法更*，例如在執(zhí)行速度上可以達到FSG算法的15～100倍。
臨床前化合物庫根據(jù)對SFS算法進行了研究分析，并提出一種利用SFS進行曲面外形曲面的重建的方法，在此基礎(chǔ)上，利用VC和OpenGL開發(fā)了一個重建平臺，可以實現(xiàn)一般曲面的重建。該系統(tǒng)基本可以快速地重建出物體的外形，或者先重建出各個部件，然后導(dǎo)入3DMax等其它成熟的三維造型軟件中進行編輯修改，組裝成整機。但該系統(tǒng)也存在一些不足，所以提出以下幾點展望：1）系統(tǒng)中采用的重建算法有待進一步改進，以實現(xiàn)任意光照下的灰度圖像的三維重建。2）提高重建精度，特別是重建誤差太大，需要進一步研究。
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