基于j2ee的机器学习功能的设计与实现

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1、分类号密级飞嚼差-t夭普。学位论文y939319单位代码：10019学号：S031001基于J2EE的机器学习功能的设计与实现DesignandImplementofMachineLearningBasedonJ2EE研指导教师：奎匾副熬援合作指导教师：申请学位类别：专业领域名称：研究方向：所在学院：王堂亟±让簋型l廛旦撞盛熟佳堡地皇熊让篮皇复皇氢王捏堂医二零零人年六月摘要在实际开发企业级应用中，人们经常需要面对对分布式数据进行机器学习的需求。本文实现了一个集成有机器学习分布式数据功能的J2EE集成框架，在此

2、框架结构上，能够快速、方便的开发出需要机器学习分布式数据的企业级应用。对于J2EE项目，开发框架的选择是决定项目成败的关键因素之一。本文实现了表现层使用基于组件的Tapestry，业务逻辑层使用Spring，数据持久层使用Hibernate的J2EE开发平台。支持向量机作为一种新的机器学习方法，在处理单点数据的机器学习中得到广泛应用。本文实现了抽象的使用支持向量机的机器学习模块，并将其用于处理分布式数据。本文构建了一种基7-白定义序列化的JavaRMl——S1hrLRMI。SlimRMI用自定义的序列化方法，

3、将要传输的对象与已传输的对象相比较，使得只在网络间传输对象变化的部分。该方法解决了传输过但值未变化的对象的重复传递问题，有效的减少RMI通过网络传输的字节流的长度。本文运用设计模式，实现了使用支持向量机的机器学习功能与Spring的集成。集成中充分利片jSpring的控制反转思想，使只通过简单的配置和开发，就可实现机器学习的需求。同时针对分布式数据问题，使用SlimRMI将数据传输到同一地点进行机器学习。基于该框架，开发过程简洁，而且开发出的应用具有趣好的性能。关键字；J2EE，Spring，机器学习，支持向

4、量机，SlimRMIAbstractPeopleareoftenfacedwiththeneedofmachine—learningdistributeddatawhiledevelopingenterpriseapplication．ThepaperconstructsaJ2EEframeworkofmachine—learningdistributeddata．BasedontheJ2EEframework,itissimpleandfasttodevelopenterpriseapplicationwh

5、ichneedsmachine．1earndistributeddata．ThechoiceofthedevelopingJ2EEplatformisakeyfactortotheproject．ThepaperbuildsaJ2EEdevelopingplatform．ThedisplaylayerrealizeswithTapestry,datapersistentlayerrealizeswithHibernate，andtheSpringFrameworkseparatesbusinesslogicf

6、romdisplaylogicanddatumstorelogic．ThepaperdescribestheprocessofputtingtogetherTapestry,SpringandHibernate．Thesupportvectormachineasanewmethodofmachine-learning，isusedpopularly．Thetextimplementsaabstractmachinelearningmoduleusingsupportvectormachine，andusesi

7、tto1eslndistributeddata．Thetextintroducesanewremotemethodinvocationbasedonserializingmethods--SlimRMI．SlimRMlcomparestheobjecttobetransmittedwithobjectstransmittedandonlytransmitsthechangedpart．SlimRMIsolvestheproblemofrepetitivetransmissionsofobjects．SoSli

8、mRMIcanreducethedatatobetransmittedandimprovestheefficiencyofRMl．Thepaperputstogetherthemachine-learningmoduleandSpringusingdesignpattern．Spring’sinversionofcontrolmakesonlysimpledeploymentofmachinelea