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基于动态Agent技术的分布式数据挖掘系统研究的任务书
一、研究背景与研究意义
随着互联网技术和大数据技术的快速发展，数据挖掘成为了人们处理海量数据的重要手段之一。随着数据量越来越大，计算机的计算能力已经不能满足需求，因此分布式计算技术被广泛应用于数据挖掘领域。分布式数据挖掘技术能够在多台计算机上进行数据处理和分析，大大提高了计算能力和数据处理速度。
传统分布式计算技术的局限性在于，其数据交换和通信开销较大，因此还需要进一步提高其计算效率和性能。而动态Agent技术的引入为解决这一问题提供了新思路，这种技术可以通过自主协调和分布式信息交换来实现自适应的、灵活的分布式计算。
因此，本研究旨在探讨基于动态Agent技术的分布式数据挖掘系统设计与实现，以提高分布式数据挖掘的效率和性能，推进大数据处理技术的发展。
二、研究内容和研究方法
1.研究内容
（1）分析动态Agent技术在分布式计算中的应用，了解其基本原理和工作流程。
（2）研究分布式数据挖掘的基本理论和方法，包括数据预处理、特征选择和模型训练等关键技术。
（3）探讨基于动态Agent技术的分布式数据挖掘系统设计，包括系统架构、组件功能以及各组件的设计实现。
（4）基于大量实验数据对系统的性能和效率进行测试和评估，分析系统的优越性和可行性。
2.研究方法
（1）文献调研：对相关的国内外文献和已有系统进行深入研究和分析，了解动态Agent技术、分布式数据挖掘领域的最新进展和研究方向。
（2）理论分析：对系统的原理和机制进行深入分析和研究，确定系统的设计和实现方案。
（3）系统设计：根据分析和研究结果，进行系统的设计和实现，确保系统的稳定和可靠性。
（4）实验评估：基于实验数据进行测试和评估，不断优化系统的性能和效率。
三、预期成果及创新点
1.预期成果
（1）基于动态Agent技术的分布式数据挖掘系统设计，并成功实现。
（2）系统性能和效率的测试数据和分析报告。
（3）发表学术论文或申请专利，推广和应用研究成果。
2.创新点
（1）引入动态Agent技术，实现自适应、灵活的分布式计算，提高系统的效率和性能。
（2）利用数据挖掘的方法，对海量数据进行筛选和分析，提出有效的数据预处理和特征选择方法。
（3）设计了一套完整的分布式数据挖掘系统，结合动态Agent技术，实现了系统多节点分布式计算，提高了数据的处理效率和性能。
四、研究计划与进度安排
（1）2022.6.1-2022.7.31：研究动态Agent技术及分布式数据挖掘的基本理论，撰写文献综述。
（2）2022.8.1-2022.9.30：研究动态Agent技术在分布式计算中的应用，设计基于动态Agent技术的分布式数据挖掘系统的框架。
（3）2022.10.1-2023.2.28：实现基于动态Agent技术的分布式数据挖掘系统，并对系统进行优化、测试和评估。
（4）2023.3.1-2023.4.30：分析实验数据和结果，总结研究成果，撰写论文并进行答辩。
五、参考文献
[1]MaJF,WangYJ.Studyanddesignofdistributeddataminingsystembasedonmobileagent[J].JournalofChinaAgriculturalUniversity,2007,12(1):83-87.
[2]梅尚进,许楠.基于智能Agent的分布式数据挖掘研究[J].电脑知识与技术,2011(26):136-138.
[3]孙建文,刘理,岳静军.基于Agent的分布式数据挖掘算法研究[J].计算机科学,2012,39(10):182-185.
[4]XieMM,HuJM.Researchandapplicationofdistributeddataprocessingbasedonagenttechnology[J].JournalofXinyangNormalUniversity:Naturalscienceedition,2011(24):110-113.
[5]张家伟,邢美丽,赵斌.一种基于智能Agent的分布式数据挖掘模型[J].计算机应用研究,2013,30(1):22-25.