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基于移动代理的分布式知识发现系统研究

金剑  
【摘要】:随着计算技术与网络的飞速发展出现了大量的分布式环境如Internet、Intranet、无线网络等,如何从异构分布的数据中及时发现、整理有价值的知识,是目前知识发现研究领域的热点。 针对目前知识发现系统中可扩展性、有效性、可移植性、适应性、延伸性方面存在的不足,本文提出了基于移动代理的分布式知识发现系统(MA-DKDS,Distributed Knowledge Discovery System based Mobile Agent)。它具有良好的网络计算资源调配能力(移动性)、分布并行计算能力、异步通信能力和网络资源优化能力,并能方便灵活的从异构分布的数据源中,选取、集中和挖掘数据。 第一章,对知识发现和知识发现系统的研究和应用现状进行综述,提出本文的研究目标:分析分布式知识发现系统的需求,提出基于移动代理的分布式知识发现系统体系结构,研究移动代理间的通信机制、知识发现过程中的数据预处理和数据挖掘三项关键技术。 第二章,介绍传统的知识发现系统架构,分析它们的优缺点。在分析了当前流行的移动Agent技术的基础上,提出基于移动代理的分布式知识发现系统MA-DKDS,并介绍了它的体系结构和工作机理。 第三章,研究系统的通信机制,先给出了代理交互过程模型,对交互过程进行建模分析,并为本系统选取了代理系统的连接方式;由于采用KQML语言来实现高层次的通信是广泛采用的方法,本文简单的介绍了这种Agent通信语言,并针对本系统的应用,使用XML技术扩展了KQML的行为原语;同时给出了代理和代理控制中心的结构设计,以及它们之间的交互过程控制原则。 第四章,介绍知识发现过程中数据预处理的目标和过程,重点研究分布式环境下数据预处理中的数据集成方式和解决数据不一致性的内容,提出了基于虚拟数据库的数据集成平台方案;从平台的体系结构到各部分组成,都做了详尽的阐述和分析,针对数据不一致性的问题提供详细的解决方法。 第五章,介绍分布式数据挖掘的特点、任务和策略,并从分布式关联规则挖掘算法入手,描述同步算法FDM和异步算法DMA的基本概念、基本理论和主要算法步骤,并作了针对性的比较,分析了两种算法的特点和适用场合,最后选择异步算法为本系统的数据挖掘算法。 第六章,介绍了将MA-DKDS原型系统应用到“支持知识产权管理的产品创 浙江大学硕士学位论文 基于移动代理的分布式知识发现系统研究 新与均衡生产管理系统研究及其在机床附件行业中的应用”项目中的情况,具 体应用体现在知识分类、市场预测和系统数据集成三个方面。 第七章,对论文进行了总结,并提出了对未来工作的展望。 【关键词l:移动代理、分布式、知识发现、虚拟数据库、分布式关联规则


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