基于神经网络的异构数据集成系统研究-计算机应用技术专业论文.docx

AbstractBased Abstract Based on the existing heterogeneous data integration system Sore ■a new heterogeneous data model integration system一一Sorex(Simplified Object Repository for XML)is presented．Utilization distributed WebService server package technology to visit heterogeneous data source strengthen the multi—platform interconnected among the heterogeneous data．Sorex model optimized by the neural network technology supports the language inquiry of UDMX—QL to the XML data modeI as the public data model． This paper describs the method of the combination of heterogeneous data based on the artificial intelligence techniques．we also introduce the decomposition and optimization of query of UDMX—QL language，and analyze the method of global query decomposition and optimization in greater detail，that method based on the thoughts of neural network．We present Sorex，our modified heterogeneous data model，is efficient on querying simple heterogeneous data． Key Words： Heterogeneous data，Data integration，XML， Web Service H 第一章绪论1．1选题的背景 第一章绪论 1．1选题的背景 随着Internet的迅速发展，基于Web的信息交流、共享与协作成为企业的重 要发展方向““。同时，企业信息化快速发展，各单位丌发了大量的软硬件平台各 异的应用系统，也使信息系统得到了很快发展。他们在各种应用系统下又积累了 丰富的数据资源，这些数据资源由于软硬件平台各异、数据模型各异而形成了异 构数据。””““。” 计算机网络化趋势的加速和网络性能的提高，企业单位迫切需要集成访问这 些地理上分布、管理上自治、模式上异构的异构数据，建立在数据源逻辑层上统 一的访问界面，实现异构数据的分布式共享。为了充分利用各信息系统已有的数 据资源，常需要实现不同信息系统数据的互访。然而系统实现技术以及实现时间 上的差异，造成了在不同的信息系统中存有大量异构数据源。异构数据源的存在 给实现不同信息系统间数据的互访带来了很大的不便2”。为此解决其方便、灵活 的互访问题成为一个很有意义的研究课题。本论文就是基于目前异构数据集成存 在的问题提出了自己的解决方案，该课题得到了国家自然科学基金(项目编号的资助。 本文采用了互联网上最通用的异构数据模型和异质平台数据访问技术，在此 基础上改进了sore原型模型，并采用了神经网络技术增加此数据集成系统的智能 性。 1．2异构数据集成的集成研究 今天企业应用程序面临的挑战是实现跨企业不同信息平台和跨互联网、并尽 可能地快地将大量可用的数据集成和转换成信息资产一这些信息资产可以让企业 更有针对性地回应市场及客户的需求、从而保持领先的市场竞争力并不断开辟新 的商机，这就需要一种强有力的数据集成技术。但由于早期的数据来源主要考虑 各种关系型数据库，因而集成主要针对关系数据库㈣进行。像ODBC和JDBC集成 l 方法都是典型的对关系DB进行集成的方法。随着信息技术的迅速发展，数据的存 方法都是典型的对关系DB进行集成的方法。随着信息技术的迅速发展，数据的存 储超出了关系数据库的范畴，相应的数据存储技术也就产生了跨平台对多种类型 的数据进行集成的要求。目前完成集成主要利用这些技术：微软的通用数据访问 结构 、三层集成方案、DCOM／CORBA Ⅲ ””1和用XML㈨嘲㈣Ⅲ进行集成等都可以对 多种异类的数据进行集成。数据