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智能数据适配器的研究与应用

作　者: 陆宾礼
导　师: 郝平
学　校: 浙江工业大学
专　业: 计算机系统与结构
关键词: 数据交换数据转换专家系统贝叶斯网络异常数据处理
分类号: TP315
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 3次
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内容摘要

随着互联网信息化的急速推进,在企业、学校以及政府等社会组织中的各个部门内,纷纷建立了满足自身业务需求的信息管理系统。这些系统不管是从实现方式,还是从系统架构上来看都各不相同,并且他们持续的各自独立的运行,逐渐形成了信息孤岛,并且产生了大量的异构数据。但是随着互联网云计算技术的广泛应用,信息资源的平台化已经成为了一种发展趋势。因此企业、学校以及政府等社会组织急需对这些庞大的异构数据进行统一处理,构建智能数据适配器是解决异构数据集成的一个行之有效的方法。智能数据适配器不仅可以面向不同的业务系统数据,而且能能够高效的进行数据的转换、加载、存储、异常数据处理。本文的主要工作和成果如下：(1)为了能够使智能数据适配器在面向不同业务系统时具有通用性,本文研究了专家智能数据适配模型,提取和保存了业务系统数据转换处理的专家知识,帮助智能数据适配器进行动态的数据转换。通过对专家系统中的演绎推理、归纳推理、默认推理进行研究,并进行比较,选择并改进了一种比较好的演绎推理方式,使其能够运用于专家智能数据适配模型中进行动态数据转化和处理。(2)在信息的平台化过程中,一旦数据发生异常或者丢失,会对平台服务的正常运行产生影响。这就要求在智能数据适配器中不仅需要对数据进行转换,并且能够对于异常或者丢失数据进行处理,保证平台化的可靠性。本文提出了在智能数据适配器中使用贝叶斯网络和联合树推理的方式,进行异常或者丢失数据的概率推理,用以数据的填补。针对贝叶斯网络联合树推理的概率基础,使用参数学习的方式构建完全的贝叶斯网络。(3)在面向高校电子监察平台的智能数据适配器的研究和设计中,概述了智能数据适配器的系统基本流程,与业务系统和信息资源平台中心的构架,专家知识库的表示和提取,以及在先验数据集中使用贝叶斯网络参数学习构建贝叶斯网网络的具体过程。(4)对本文所做的工作进行总结和概括,指出研究工作中的一些缺失,并对智能数据适配器的应用前景做出展望。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-10
第1章绪论  10-15
  1.1 课题的研究背景及意义  10-12
    1.1.1 研究背景  10-11
    1.1.2 课题意义  11-12
  1.2 国内外研究现状  12
  1.3 本文的主要解决问题及研究路线  12-13
  1.4 本文的主要研究内容及各章节安排  13-15
第2章专家智能数据适配模型的研究  15-26
  2.1 专家系统简介  15-17
    2.1.1 专家系统概述  15
    2.1.2 知识的获取  15-16
    2.1.3 知识的表示  16
    2.1.4 推理方式  16-17
  2.2 智能数据适配模型的知识获取  17-19
  2.3 智能数据适配模型的知识表示  19-21
  2.4 智能数据适配模型的知识推理  21-23
  2.5 智能数据适配模型的模型结构  23-26
第3章贝叶斯网络异常处理模型的研究  26-34
  3.1 贝叶斯网络概述  26-27
    3.1.1 概率论基础  26
    3.1.2 贝叶斯网络基础  26-27
  3.2 贝叶斯网络异常处理模型的构建方式  27-31
    3.2.1 参数学习  27-30
    3.2.2 结构学习  30-31
    3.2.3 专家知识  31
  3.3 贝叶斯网络异常处理模型的概率推理  31-32
  3.4 贝叶斯网络异常处理模型的模型结构  32-34
第4章智能数据适配器的分析与设计  34-49
  4.1 智能数据适配器的设计目标  34-35
  4.2 智能数据适配器的流程设计  35-39
    4.2.1 数据采集  35-36
    4.2.2 数据监测  36-37
    4.2.3 异常处理  37-38
    4.2.4 数据转换  38-39
    4.2.5 数据上载  39
  4.3 智能数据适配器的功能结构设计  39-44
    4.3.1 采集器功能结构  39-41
    4.3.2 监测器功能结构  41-42
    4.3.3 异常处理功能结构  42-43
    4.3.4 数据转换功能结构  43-44
  4.4 智能数据适配器的工作流的分析与设计  44-46
    4.4.1 工作流的节点  44-45
    4.4.2 节点的状态  45
    4.4.3 流程的控制  45-46
    4.4.4 工作流设计器  46
  4.5 智能数据处理引擎的分析与设计  46-49
第5章智能数据适配器的应用与实现  49-66
  5.1 应用领域简介  49-52
    5.1.1 高校电子监察平台  49-50
    5.1.2 高校业务系统  50-51
    5.1.3 应用领域特点  51-52
  5.2 项目开发的支撑技术  52-54
    5.2.1 开发平台  52
    5.2.2 开发语言  52-53
    5.2.3 数据库管理系统  53
    5.2.4 设计工具  53-54
  5.3 高校电子监察智能数据适配器的实现  54-64
    5.3.1 适配源数据  54-55
    5.3.2 适配目标数据  55-56
    5.3.3 适配器监测规则实现  56-57
    5.3.4 适配器贝叶斯网络实现  57-58
    5.3.5 适配器转换规则实现  58-62
    5.3.6 适配器系统结构  62-63
    5.3.7 适配器数据结构  63-64
  5.4 验证测试  64-66
    5.4.1 测试方案  64-65
    5.4.2 测试结果的分析  65-66
第6章结论与展望  66-68
  6.1 结论  66
  6.2 展望  66-68
参考文献  68-71
致谢  71-72
攻读学位期间参加的科研项目和成果  72

智能数据适配器的研究与应用

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