[发明专利]一种异构数据源的数据集成方法和系统

权利要求书

1.一种异构数据源的数据集成方法，其特征在于：包括以下步骤：

(S1)采集数据结构、存取方式、形式不一样的多个数据源，并将不同数据库之间信息实现传递或者交互；数据采集的方式包括但不局限于：SMS网络、GPRS网络、CDMA无线网网络或者光纤网；

(S2)将互相关联的分布式异构数据源集成到一起,使用户能够以透明的方式访问这些数据源；用于分析异构数据源集成信息；分析异构数据源集成信息时，采用改进和声搜索优化算法用于分析异构数据源集成信息；采用长短时记忆神经网络算法用于诊断异构数据源集成过程中的故障信息；并实现不同数据信道的交互与通信；

(S3)应用集成后的多源异构数据信息采集、控制、通信、应用、运维、诊断或者数据显示。

2.根据权利要求1所述的一种异构数据源的数据集成方法，其特征在于：所述改进和声搜索优化算法为基于马尔可夫决策过程模型的优化算法。

3.根据权利要求2所述的一种异构数据源的数据集成方法，其特征在于：改进和声搜索优化算法包括以下步骤：

步骤一：定义采集到的多源异构数据信息：

在公式(1)中，f(x)是指多源异构集成信息评估的目标函数；x_i是指影响多源异构集成信息评估的变量，X_i是指多源异构集成信息评估区域范围；N是指多源异构集成信息评估函数中的变量个数；定义HS算法中求解优化问题所需的和声向量集大小、HMCR和最大迭代次数等参数；

步骤二：HM的产生：和声向量集是存储所有多源异构集成信息评估时输出的解向量和评估数据目标函数在每次迭代中得到的值的地方，其中充满了随机产生的影响多源异构集成信息变量值，输出的多源异构集成信息评估信息构成矩阵B表示为：

步骤三：新和声的生成：在这一步中，多源异构集成信息参数中新和声向量的元素根据HMCR的可能性通过更新HM的多源异构集成信息参数元素或将随机值分配给在第二步骤中应用的X多源异构集成信息数据范围来生成；为此，首先在0和1值之间选择一个随机多源异构集成信息参数：

如果随机产生的多源异构集成信息参数数字对应于HMCR可能性，所述可能性介于0和1，则可以在HM中的多源异构集成信息参数元素中拾取新的向量多源异构集成信息参数，如果随机产生的多源异构集成信息参数数字不符合HMCR可能性，则在影响多源异构集成信息参数数据集合范围内的参数变量中随机选择新的多源异构集成信息参数向量元素，而不是从HM中选取；

步骤四：HM更新：在这个阶段，主要是根据新生成的多源异构集成信息参数解向量的值计算异构数据评估目标函数；然后，将该值与HM的解向量的目标函数值进行比较；如果新生成的解向量的目标函数值优于目标函数值，则新建立的和声解向量代替了目标函数值最差的调和向量，并从HM中删除最差解向量；这样，将更好的解向量存储在HM中；

步骤五：重复(3)和(4)，直到终止标准：如果满足此准则，则迭代训练结束，并将在HM中找到的最佳向量作为多源异构集成信息估算的最终解；如果不满足此标准，则重复第3和第4步。

4.根据权利要求3所述的一种异构数据源的数据集成方法，其特征在于：生成和声过程中引入MDP模型。