Argomento della presente tesi è la progettazione e l'implementazione di una componente relativa al Progetto DAME (Data Mining & Exploration, http://voneural.na.infn.it). Il Progetto, in cui l'INAF-OACN è uno dei partner ufficiali, nasce con lo scopo di fornire una suite di data mining orientata al web, che permetterà ai suoi utilizzatori di effettuare esperimenti di data mining astronomico. Per tale motivo, la suite DAME utilizzerà una potente infrastruttura computazionale, realizzata dal progetto SCoPE, basata su paradigma GRID e sulle più moderne tecnologie per il calcolo distribuito, messa a disposizione dall' Università di Napoli Federico II per la Ricerca di base. Il Problema a me proposto dal mio correlatore (dr. M. Brescia) è stato quello di progettare e implementare in linguaggio Java una componente della suite DAME. Tale componente denominata DMM (Data Mining Models) ha il compito principale di effettuare data mining sui dati che l'utente dell'applicazione web darà in input, utilizzando opportunamente le librerie a disposizione, e di dare in output i risultati da esse ottenuti; queste librerie implementano 3 dei principali modelli di apprendimento auto adattivo:

• SVM (Support Vector Machine)
• MLP( Multi-Layer Perceptron)
• MLPGA (Multi-Layer Perceptron with Genetic Algorithm)

Nei prossimi capitoli verrà descritto dettagliatamente il Progetto DAME, ed il lavoro da me svolto per la progettazione e l'implementazione della componente DMM.