【摘 要】
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该文设计的异构数据库查询系统的体系结构是使用联邦数据库和数据仓库以外的第三种方法:中间件技术,在各种异构数据源和相应的接口上建立了一种新的数据模型,可以利用该模型
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该文设计的异构数据库查询系统的体系结构是使用联邦数据库和数据仓库以外的第三种方法:中间件技术,在各种异构数据源和相应的接口上建立了一种新的数据模型,可以利用该模型查询异构系统中数据源的信息,实现数据的共享和透明访问,并保持异构系统各个组成部分的自身的自治性;同时,为了解决查询过程中数据源之间的对象类型不匹配的问题,该文还引入了子类型、映射和视图的概念,并且介绍了解决上述问题的方法;该文还讨论了当数据源不可访问时的处理方法.最后使用一个实例验证了上述模型和方法的可行性.该文的另一部分工作是建立了一个增量趋势模型(QMPM),它能有效地反映一组数据上的增量变化,为数据挖掘提供基础支持;利用带有自适应遗传算法(AGA)的BP神经网络来训练基于该模型上的实际数据,从中发现数据变化趋势,为信息预测提供决策支持.最后该文使用一批股票数据作为BP网络的训练样本,利用训练后的BP网络预测股票未来的走势,并得到了很好的结果.
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