數據集成技術及其在石油運輸系統(tǒng)中的應用研究.pdf

1、隨著中國經濟水平和科研能力的不斷提高，信息及電子計算機技術得到了快速發(fā)展和廣泛應用，各行各業(yè)的生產力水平也有了顯著的提升。與此同時，快速的信息化造成廣泛的“信息孤島”及數據冗余問題，數據集成是目前解決這些問題的重要途徑。數據集成通過消除數據間的物理差異和邏輯差異，以統(tǒng)一的存儲和表示方式為用戶提供優(yōu)質可信的集成數據服務。然而，隨著數據集成技術的發(fā)展，數據質量問題日益突出，嚴重影響集成效果，其中，數據集成中的數據不一致問題是目前亟待解決的數

2、據質量問題之一。
　　不一致數據問題表現在數據集成中的方方面面，主要體現在模式層和實例層兩個層面。論文主要針對實例層的數據不一致問題進行研究，從數據質量的角度對不一致數據進行評價分析，并通過對模糊集理論、神經網絡理論和決策論的綜合應用，提出解決方案，實現了數據的高質量集成并解決了數據的不一致問題。同時，論文結合中國石油運輸公司實際業(yè)務需求，研究設計了石油運輸系統(tǒng)數據集成平臺，并采用上述數據不一致解決方法，構建一個合理、標準、靈活的

3、數據集成系統(tǒng)，為上層決策應用提供科學、可靠的數據支撐，有效提升了中石油運輸公司的業(yè)務競爭力。
　　論文以中石油運輸公司數據集成平臺項目為契機，對數據集成中的數據不一致問題展開如下研究：1）分析了不一致數據產生的原因，并對其解決辦法予以分類，給出了數據不一致性的一般數學模型。2）提出了基于模糊多屬性決策及數據依賴關系的數據不一致性解決方案，創(chuàng)新性的增加了函數依賴質量屬性，彌補了原方案忽視數據內在聯系的不足，并通過實驗證明此方案具有更