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臨床前化合物庫廣泛存在于生活之中，如化學、生物等學科和國防等領域都大量使用圖形數據，因此，對基于圖的頻繁子圖挖掘算法的研究非常必要。基于圖的數據挖掘算法提出時間并不長，但是由于圖論作為數學的一個研究領域已經有很長的歷史，所以頻繁子圖挖掘發展很快，并被廣泛應用到許多領域之中，如通過頻繁子圖挖掘算法找出構成有毒物質的分子結構，以及通過對網站瀏覽日志的挖掘，分析出頻繁的瀏覽模式等。
目前，化合物結構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，此系統是應用簡單編碼規則對化合物的結構式進行編碼，形成線性表達式。該系統較為簡潔、單一，但是用其表達二維結構有一定困難。另一類是拓撲表達法，將化合物結構式看成圖，將原子看成邊，用關聯矩陣來表示其結構式。通過Morgan 排序等方式可以使它具有單一性。該算法利用深度優先搜索策略構建詞典序的canonical label，大大減少了冗余候選子圖的產生，并避免了大量重復掃描數據庫。gSpan算法設計結構具有連續性以及無候選人產生，降低了其空間復雜度和時間復雜度。實驗可證明gSpan算法性能比前人算法更*，例如在執行速度上可以達到FSG算法的15～100倍。
臨床前化合物庫根據對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，在此基礎上，利用VC和OpenGL開發了一個重建平臺，可以實現一般曲面的重建。該系統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。但該系統也存在一些不足，所以提出以下幾點展望：1）系統中采用的重建算法有待進一步改進，以實現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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