基于Agent的数据挖掘模型研究及其在火山岩压裂方案中的应用

论文摘要

随着数据库和信息技术的高速发展,各个领域都积累了大量的数据,如何从大量数据中提取出有用信息成为一项巨大的挑战。数据挖掘是在大规模数据集中发现感兴趣的知识的过程。传统的数据挖掘技术强调人工主动参与,导致了数据挖掘的手工化,挖掘数据处理复杂化,循环的挖掘过程中工作效率较低,在智能方面表现不够理想。随着Agent技术的不断深入研究,并将其应用到数据挖掘中,为上述问题的解决开辟了新的途径。本文结合Agent技术和数据挖掘技术,构建了一个多Agent协同系统的三层数据挖掘模型,研究并解决了模型的组织结构、各个Agent的设计、Agent间协作、任务分解及任务调度等问题。该模型采用三层协同工作模式,分别为用户层、管理层和任务实现层,在任务实现层中各个算法Agent可并行工作,提高了数据挖掘的执行效率和准确度。管理Agent在任务分解过程中采用关键路径确定最优分解方案,优化了系统的工作性能,减少系统资源消耗。该模型具有与环境交互的能力,对数据挖掘算法的集成,体现出智能性、主动性和开放性。结合火山岩压裂施工的需求分析,基于上述模型设计并实现了基于Agent的火山岩压裂设计施工辅助分析系统。本文阐述了用户Agent、管理Agent的结构与功能。系统采用决策树算法和关联规则算法完成了火山岩压裂施工数据的数据挖掘任务,在本文最后给出了部分运行结果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 创新点摘要
• 第一章 绪论
• 1.1 选题的背景和意义
• 1.2 本文主要内容
• 1.3 本文组织
• 第二章 Agent 技术和数据挖掘技术概述
• 2.1 Agent 技术
• 2.1.1 智能Agent 定义
• 2.1.2 Agent 技术的发展
• 2.1.3 Multi-Agent 系统
• 2.2 数据挖掘技术概述
• 2.2.1 数据挖掘发展概况及定义
• 2.2.2 数据挖掘与知识发现
• 2.2.3 数据挖掘过程介绍
• 2.3 知识表示及知识推理
• 2.4 数据挖掘技术与Agent 的融合
• 2.5 本章小结
• 第三章 多Agent 协同系统的三层数据挖掘模型
• 3.1 多Agent 协同系统的三层数据挖掘模型的建立
• 3.1.1 多Agent 协同系统的三层数据挖掘模型
• 3.1.2 模型概述
• 3.1.3 模型各层概述
• 3.2 各Agent 功能分解
• 3.3 协作机制
• 3.4 管理Agent 的任务调度
• 3.5 本章小结
• 第四章 数据挖掘模型的协作管理
• 4.1 智能管理Agent 的详细结构设计
• 4.1.1 管理Agent 结构设计
• 4.1.2 管理Agent 学习机制
• 4.2 Agent 注册管理的工作流程
• 4.3 任务管理的工作流程
• 4.4 管理Agent 的任务分解方法
• 4.5 模型的动态协作机制
• 4.6 模型的通信协议
• 4.7 本章小结
• 第五章 基于Agent 的火山岩压裂设计施工辅助分析系统
• 5.1 系统设计
• 5.1.1 用户Agent 的设计
• 5.1.2 管理Agents 的设计
• 5.1.3 任务实现层中各Agent 的设计
• 5.2 任务分解及工作流程
• 5.3 任务调度算法及工作流程
• 5.4 数据挖掘Agent 集合工作流程
• 5.5 数据挖掘过程中算法的选择与改进
• 5.5.1 决策树预处理方法
• 5.5.2 决策树算法实现方案
• 5.5.3 关联规则挖掘算法
• 5.5.4 关联规则挖掘算法——频繁集方法
• 5.6 系统测试结果
• 5.7 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 发表文章目录
• 致谢
• 详细摘要