本文旨在研究蚁群算法原理的基础上，开展包括基于蚁群算法的分类和聚类问题的数据挖掘方法研究，并针对地震数据的特点，将所研究的方法在地震预测上加以应用。为了提高算法的计算速度，本文还搭建了一个网格应用平台DMGrid(DataMiningGrid)，以使算法在实际中能够更广泛地得以应用。 本文首先总结了数据挖掘研究领域的发展现状及分类和聚类挖掘方法的特点，并介绍了蚁群算法的原理以及基本网格技术。之后，阐述了基于蚁群算法的分类挖掘的原理，针对算法本身所存在的问题提出相应的改进和优化方案，并通过实验证明了优化后的算法能达到更好的实验效果。接着，本文还对基于蚁群算法的聚类问题进行研究，阐述了蚁群聚类算法的原理，通过实验证明了理论的有效性，并把它有效应地用于地震预测中。最后，针对蚁群算法作为一种进化算法本身所存在的速度较慢的问题，引入网格技术以充分利用网格的计算资源。为此，本文介绍了我们搭建的网格平台DMGrid的框架以及操作界面，以期可以在实际中更广泛地应用这些基于蚁群算法的各种数据挖掘算法。文章最后给出了全文的总结并对下一步的研究工作重点提出展望。