CIMS环境下的数据仓库与数据挖掘应用研究

本文以福建炼油厂通用车间信息系统为背景，结合在数据库技术发展情况，探讨了在CIMS环境下，数据仓库和数据挖掘的研究和应用。论文主要的工作如下： 1. 论文综述了数仓库技术的发展、特征和实现方法，分析了当前各大数据软件厂商数据仓库解决方案，结合福建炼油厂通用车间信息管理系统的具体需求背景，提出并实现了了一种OLTP和数据仓库技术相结合的方法，既满足了系统对于表格灵活自由定义的需求，又为数据的集中管理和综合利用提供了良好的平台。 2. 在数据挖掘领域，论文集中探讨了进化计算的具体算法和应用。提出了邻域尺度函数自寻优的模拟褪火算法，结合遗传算法，引入灾变算子，提出了改进遗传模拟褪火算法；为了解决寻优过程中的最小欺骗问题，我们提出了相似性检测，结合改进的适应值无关变异算子，提出了基于相似性检测和适应值无关变异算子的进化策略算法。基于典型算例的仿真结果证明了算法的有效性。 3. 整体讨论了数据挖掘技术的研究领域和方法，针对当前CIMS系统中，数据充足但是无法利用的问题，将OLAP和数据挖掘技术引入CIMS系统中，发掘系统中潜在的有价值模式，为用户创造更大的利润。以此为目的，作者探讨了数据挖掘在福建炼油厂CIMS中的应用方案。 4. 论文重点分析了福建炼油厂通用车间信息系统的设计过程和方法，包括：面向对象技术、通用模型描述语言、软件开发的个人软件过程和团队软件过程、分布式对象技术。这些技术在项目中的成功应用，提供了良好的程序框架，保障了系统开发质量。 5. 根据福建炼油厂通用车间信息系统的需求，设计了信息模型和功能模型，详细介绍了项目设计过程中的难点问题和相应解决方法。项目的成功实施验证了在CIMS系统中引入数据仓库等新技术的有效性和合理性。