基于网格的分布式数据挖掘体系结构的研究

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1、重庆大学硕士学位论文基于网格的分布式数据挖掘体系结构的研究姓名:江舞山申请学位级别:硕士专业:电气工程指导教师:俞集辉20060401重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要在电气工程学科的某些研究领域中,存在需要通过分析、处理大量数据从而得到结论的一些问题,例如,电力系统负荷预测、电力设备远程在线监测、电力市场运营系统中的实时报价系统、潮流分析系统等等。对于上述这些数据分析处理方面的问题,采用数据挖掘的方法是当前一个主要的研究方向。如果能提高数据挖掘的效率和准确性,从而加强数据分析、处理的能力,就能够对电气工程学科内某些研究领域内的问题解决有所帮助。在现实应用环境中,绝大部分的大

2、型数据库都是以分布式的形式存在的,从而数据挖掘也以分布式的形式进行,因此,对分布式数据挖掘的研究是数据挖掘研究领域中更贴近于现实应用的一个部分。目前在分布式数据挖掘研究领域取得了大量成果,但也存在一些不足,而其中的某些不足是由当前的分布式计算技术的局限性所造成。针对此类问题,论文将分布式计算技术的最新发展—网格计算技术引入其中,构建了一个基于网格的分布式数据挖掘体系结构,有效地改进了当前分布式数据挖掘存在的某些不足。论文首先对目前主流的几种网格体系结构进行了详细分析,并对其中的五层沙漏结构和开放网格服务架构的优缺点进行了比较,选择了开放网格服务架构的一种—Web服务资源框架

3、作为构建分布式数据挖掘体系架构的基础。随后,根据分布式数据挖掘的特点,设计了基于Web服务资源框架的分布式数据挖掘的整体架构,描述了整体的工作流程,并分别设计了组成该分布式数据挖掘体系结构的数据Web服务资源、计算Web服务资源、算法Web服务资源和数据挖掘服务,定义了它们的功能,描述了它们的工作流程。最后,按照设计的内容,对定义的各个Web服务资源进行了原型实现,即描述了各个Web服务资源的资源属性文档,实现了操作这些资源属性文档的接口WS-ResourceProperties,使用UML语言描述了各个Web服务资源的静态结构图。并且,利用VirtualMachineWa

4、re软件构建了一个虚拟局域网,通过安装网格中间件,组建了一个虚拟局域网格环境,并通过关联规则挖掘实例论证了论文提出的架构的有效性和可行性。关键词:分布式数据挖掘,网格计算,Web服务资源框架,Web服务资源。I重庆大学硕士学位论文英文摘要AbstractTherearesomeresearchfieldsneeddataanalysisandprocessinelectricalengineeringarea,forexample,powerloadforecasting,electricalequipmentmonitoringonline,realtimepricing

5、systeminpowermarket,currentanalysissystemandsoon.Andforthoseproblemsneedtoanalyzealargenumberofdata,dataminingisoneofthecurrentmainsolutions.Theimprovementofefficiencyandaccuracyofdataminingcanstrengthenthedataanalysisandprocessing,whichmaybehelpfulforsolvingsomeproblemsinelectricalenginee

6、ring.Infact,mostoflargedatabaseisdistributedandsodataminingisdistributed,whichleadstotheresearchondistributeddataminingismorepractical.Currentlytherearemanyachievementsonthedistributeddatamining.However,therearealsosomelimitationswhicharemostlycausedbythelimitationsofcurrentpopulardistribu

7、tedcomputingtechnology.Asaresult,thepaperdoresearchonthearchitectureofthedistributeddatamining,makeuseofthelatestdevelopmentofdistributedcomputingtechnology—gridcomputing,tobuildanarchitectureofdistributeddataminingbasedongrid.Firstly,inthispaper,thecurrentpop

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