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基于知识库的知识网络研究

作　者: 萧海东
导　师: 张秋余
学　校: 兰州理工大学
专　业: 计算机应用
关键词: 网格计算 信息服务网格 排队 计算模型 服务器集群 高性能计算 知识网格
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2004年
下　载: 428次
引　用: 2次
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内容摘要


本文系统地研究了网格计算及基于知识库的知识网格的部分领域。首先介绍了网格计算的概念，实现网格计算的关键技术以及现实中网格计算工作，支撑软件和硬件，并对网格计算技术在我国的应用前景作了分析。根据目前网格计算发展的现状，对网格计算需要解决的问题作了阐述。其次讨论了集群服务器作为网格节点的重要组成部分在网格计算中的重要作用，提出了计算包在到达网格节点时的一种数学模型。并利用这种数学模型，对网格节点的分布计算策略进行分析，这对充分利用集群服务器计算资源，提高网格节点的服务能力有着重要意义。随后引入了知识库和知识库管理系统概念，并通过对知识网格发展历程的分析阐明了对知识网格智能化发展方向的一些观点。分析了节点处计算包的特征知识形成，给出了计算包特征提取的算法。并将贝叶斯风险决策模型和最小欧氏距离判决法则运用到失效计算包的剔除中。在构建网格节点计算调度知识库系统的过程中，结合当前J2EE和EJB技术中的分布部署策略以及并对网格节点知识形成以及知识网格的节点计算调度模型算法原理分析给出了实例分析。并尝试着将这种模型所的结果运用于网格研究的前沿课题：网格安全和知识库的结合。本文在研究网格节点处的数据包的到达、等待、离开等行为方面提出了自己的数学模型，这对于管理好网格节点，均衡整个网格的计算负载，制定良好的分布式计算策略，从而提高整个网格系统的计算性能有着重要意义。最后论述了计算包的特征分析对知识网格系统智能化的现实意义，并指出了实现知识网格智能化要注意的若干问题，对知识网格系统的应用前景作了进一步的展望。

全文目录


第一章 绪论  6-13
  1.1 网格研究及组建知识网格的目的和意义  7
  1.2 课题的国内外研究现状和发展趋势  7-11
    1.2.1 国内外研究现状  7-9
    1.2.2 网格发展趋势  9-11
  1.3 课题目前需要解决的问题  11
    1.3.1 网格目前已具有的能力  11
    1.3.2 网格系统目前需要解决的问题  11
  1.4 课题的研究内容  11-13
第二章 相关理论介绍  13-21
  2.1 网格概述  13-15
    2.1.1 什么是网格  13
    2.1.2 网格计算可以解决哪些问题  13-14
    2.1.3 网格计算的组成  14
    2.1.4 网格计算的关键技术  14-15
  2.2 知识与知识的表示  15-17
    2.2.1 什么是知识  15-16
    2.2.2 知识的面向对象表示  16-17
  2.3 知识库、知识库管理系统  17-18
    2.3.1 知识库(Knowledge Base)  17
    2.3.2 知识库管理系统  17-18
  2.4 分布式知识库系统数据建模与结构设计  18-19
  2.5 知识挖掘  19-20
  2.6 知识网格  20-21
第三章 基于网格节点分布式计算策略的知识挖掘  21-29
  3.1 网格节点计算池模型的建立  21-28
    3.1.1 网格计算池  21-22
    3.1.2 网格技术的核心，网格节点--集群服务器  22-23
    3.1.3 影响网格节点性能的分析  23
    3.1.4 数据(计算包)到达的数学模型  23-26
    3.1.5 网格节点处计算包滞留时间的计算  26
    3.1.6 计算网格处于平衡态时的解  26-28
  3.2 节点知识的提取及知识库建立工具  28-29
第四章 基于知识网格节点的计算包特征提取与分析  29-34
  4.1 网格节点上的计算包的特征选择与提取  29-32
    4.1.1 节点处特征知识的形成  29-30
    4.1.2 特征知识提炼  30
    4.1.3 特征知识库的运用-特征选择  30-32
  4.2 依据特征知识对计算包分类及剔除失效的计算包  32-33
  4.3 特征知识对于知识网格节点的意义  33-34
第五章 网格节点计算调度知识库系统  34-40
  5.1 知识库系统在网格节点的应用  34-35
  5.2 网格节点知识形成  35
  5.3 知识网格的节点计算调度模型算法原理分析  35-40
结论  40-41
附录  41-44
参考文献  44-47
致谢  47-48
攻读硕士学位期间所发表的论文  48

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论
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