热电厂MES系统数据仓库的设计与应用

为了解决热电厂中实时数据和管理数据难以形成统一数据模式的问题,提出了在数据库的基础上增加时间维来建立分层次的MES系统数据仓库.将MES系统数据仓库分成即时数据层和长期数据层,通过数据仓库与管理层、执行层以及控制层之间的数据驱动更好地为各层管理人员提供了决策所需信息.并以电厂中设备的预报警为主线,给出了电厂MES系统数据仓库的数据模型和概念模型,建立了OLAP分析模型.试验结果表明,MES系统数据仓库在电厂预报警方面有着良好的应用.     

一种构造数据仓库的基本时间轮转模型

在分析数据仓库建立的一般方法基础上,提出了一种用于构建数据仓库的基本时间轮转模型·介绍了基本时间轮转机制的概念及实现原理,分析了时间轮转模型的特征;结合具体实例,详细描述了基于粗时间集的基本时间轮转模型构造方法及基于该模型基础上的相关行为·实践证明,与传统的数据仓库构造策略比较,时间轮转机制可有效保证数据汇总的幂等性,并对联机分析处理、数据挖掘和决策支持系统具有更好的可用性,在数据抽取效率、数据存储效力和系统构造便利性等方面也有较大提高·     

防洪数据仓库的结构模型研究及应用

流域防洪决策支持系统是一个庞大的复杂系统，论述了该系统中数据信皮具有的特点和决策的特性，并以此为基础，简要地介绍了数据仓库的定义，体系结构和功能，然后，针对我国现有防洪系统的特点和存在的问题，结合我国的防洪实际，提出了防洪数据仓库的结构模型，对其结构和功能进行了比较深入的研究。本文为防洪决策支持系统研究提供了新方法，并将所取得的研究成果应用于实际的应用系统中。     

数据仓库维度建模技术及其应用研究

数据仓库现今已被各种规模的机构广泛使用，维度建模技术作为展示数据仓库的主导技术，在数据仓库的应用中起着关键作用．研究数据仓库的维度建模技术，提出了对于变化维度的处理方法，根据维度属性与时间的关系，将维度属性划分成稳定维度、渐变维度与快变维度，阐述了跟踪事实表中历史数据的方法，在渐变维度的处理方法中，讨论了自然关键字与代理关键字的不同作用与具体用法，在快变维度的处理方法中讨论了“微型维度”与“预设波段”概念与作用，并结合基于数据仓库技术的公共课程评估系统，给出了系统数据仓库维度模型的设计方案，对渐度维度与快变维度的处理策略，以及应用相关维度属性进行联机分析处理的结果。     

一种适用于数据仓库环境的增量聚类方法

聚类分析要求较高聚类质量和快速响应能力,各行业数据仓库中的大量、高维数据对算法的效率提出了更大的挑战.CURE算法能够提供高质量聚类结果但不满足联机聚类要求.结合数据仓库数据不定期批量、增量更新的特点,提出了一种新的增量式CURE聚类算法——InCURE,利用对象的互连性和近似度,保持原算法的动态聚类特性的同时大大缩短聚类时间.5维、20维、50维的大量数据实际测试表明无论低维还是高维数据,InCURE都比CURE具有更高的效率,适合数据仓库环境下的增量式聚类分析.     

点击流数据仓库中的ETL技术

ETL是构建数据仓库的核心,点击流数据仓库无论在体系结构上,维表与事实表设计上,还是点击流的抽取、转换和装载机制上,都比传统的数据仓库要复杂的多。本文在总结了传统的数据仓库构建基础上,着重分析了点击流数据仓库的ETL技术,为以后在点击流数据仓库中进行数据挖掘做了准备。     

基于数据仓库和数据挖掘的高校决策支持系统的探索

在论述的数据仓库、数据挖掘和决策支持系统的基本概念及其关键技术和系统设计方法的基础上，提出了基于数据仓库和数据挖掘的决策支持系统的解决方案．在新方案中将数据库、模型库、方法库有机结合在一起，使系统的高度集成，DSS真正实现从模型驱动到数据驱动的转变．根据当前高校的实际需求，将其在高校管理应用中进行探索，然后重点分析了系统设计在人事管理中典型应用，通过该系统为高校决策提供了科学的依据，指导发展。     

一种主动实时数据仓库的体系架构分析

传统数据仓库的主要目标是从不同的异构数据源中分析并提取商业战略信息,在传统的数据仓库中,数据不能及时从源系统导入,成功地做出决策会有延时。主动实时数据仓库的提出用来零延时地获取数据和减少正确做出商业决策的时间。本文讨论了主动实时数据仓库与传统数据仓库的区别并进行分析,最终介绍了一种改进的主动实时数据仓库体系结构。     

煤矿安全管理数据仓库的建立与应用分析

本文根据对当前煤矿安全管理系统数据仓库技术的管理，全面提出了有关利用数据仓库技术进行关键技术解决的方案，充分使用并结合建立完成的数据仓库模型，全面建立了使用数据仓库为平台的煤矿安全管理体系结构，同时针对煤矿企业中应用数据仓库进行了全面的分析和阐述。     

多变量时间充列复杂系统的相空间重构

根据单变量时间序列相空间重构思想，提出了多变量时间序列描述的复杂系统的相空间延迟重构方法，对每一分量的时间序列，分别利用互信息最小法确定最佳延迟时间间隔，最小嵌入维数的选取方法是单变量时间序列情况下虚假邻点法的推广，给出了q阶广义关联积分和q阶广义关联维数的计算公式，并证明了广义并联维数与所用范数无关，计算了Lorenz系统按前2个变量进行重构时的最佳延迟时间间隔和最小嵌入维数，计算结果表明，用多变量时间序列重构比用单变量时间序列重构所需的数据长度要短得多且在方法上更有效。     

最小方方法的一种优化方法

数据立方体在许多多维数据的数据仓库的高速OLAP操作中扮演着重要的角色. 但在许多高维的数据仓库的应用中，查询分析效率是个关键的问题.例如超过100维，大约106个元组.在这样高维情况下建立全物化数据立方体来减少分析时间是不可行的.利用最小方的方法可以在高维数据集上进行有效OLAP操作的方法.如果能根据查询分析的历史记录合理地为立方体的维分片,就能在相同空间复杂度的情况下提高OLAP操作的效率.     

实时分布式系统的时间同步化策略

实时分布式系统必须建立统一的时间服务系统或时间服务器，以实现系统的时间统一。从时间同步着手，分析了时间同步技术——网络时间协议(NTP)和直接连接时间技术，比较了几种分布式系统的时间同步化策略。针对工程实际，参考主仆式及时间服务器的时间同步化策略，提出得到时间校正值的一种算法，并用Socket编程在某电力系统中得到实现，保证了电力系统调度自动化实时性。     

基于数据仓库的多维模糊分析方法研究

传统的多维分析是维值为确定的一种分析方法,但在实际分析过程中,由于环境的复杂不确定性,分析人员常常提出一些维值不确定的分析需求.在分析讨论多维模糊分析概念的基础上,采用模糊隶属度函数的概念,通过将维表数值的模糊化处理和基于模糊化维值完成事实表转换,提出了一种基于数据仓库的多维模糊分析方法,给出了相应的转换过程和算法.分析结果表明,基于数据仓库的多维模糊分析方法可有效提高多维分析的灵活性和适应性.     

基于时序分析与神经网络的能源产量预测模型

实际生产系统中存在大量时间序列问题，为了研究系统的结构和规律，我们需要建立时间序列模型，对其进行预测和分析。目前时间分析方法多采用AR或ARMA模型，但由于实际问题错综复杂，导致模型求解困难，实际中难以应用。为了解决上述问题，首先分析了生产系统时序分析的基本原理，利用BP神经网络建立了时序—神经网络模型，然后利用该模型对能源产量进行了预测。通过预测结果的分析可看出，该模型具有利用方便、动态性能好、预测准确性高等优点，在实际中具有一定的实用价值。     

数据仓库在成绩分析及教学决策中的应用

分析了学生成绩对学校教学进行分析决策的重要价值,提出了建立基于学生成绩的教学分析决策系统的策略,进一步确定了数据仓库的各个主题域.采用多维技术建立了数据仓库的逻辑模型,并且对事实表和各个维表的设计进行了研究.最后,提供了系统具体实现的过程和步骤.     

数据仓库动态设计与维护中与／或有向图方法

数据仓库（DW）可以抽象地看成基本关系上的一组具体的视图，是一个随时间不断推移变化的动态实体，当有新的查询出现时，可以将它化成具体的视图表示并加入到数据仓库中。将数据仓库表示成与／或有向图能够较好地描述数据仓库中各种查询（视图）之间的关系，这样数据仓库动态设计问题就可以模拟成状态空间搜索问题，相应的转换规则就可以定义成状态转换规则，通过状态空间搜索的转换和化简来实现数据仓库的动态设计。讨论了将视图加入到数据仓库中的动态设计方法，并通过一个实际的例子介绍了这种动态数据仓库的建立过程。     

基于数据仓库的企业辅助决策分析系统研究与实现

在分析企业对计算机辅助决策分析需求的基础上,提出了一种基于数据仓库的企业辅助决策分析系统的系统结构,并对面向数据仓库的数据建模技术进行了研究．最后结合企业的实际需求,进行了系统的设计和开发,并初步得到了应用。     

数据仓库技术在ERP系统中的应用

ERP系统由于受其管理思想和实施策略所限，在实际应用中仍存在许多不足。通过将数据仓库和OLAP技术整合到ERP系统中，可以很好地解决这些问题。     

企业的数据仓库模型建立

本文在论述数据仓库的建模步骤的基础上，通过分析一个企业的现有数据库，提出了一种有效的数据仓库模型，并给出了完整的维模式描述。     

基于数据仓库的银行客户关系管理系统的设计

介绍了基于数据仓库的银行客户关系管理系统的解决方案，设计了一种集成化的银行客户管理系统的基本框架，给出了该系统的设计思想和主要实现技术．包括系统的体系结构以及数据仓库、联机分析和数据挖掘系统的设计．该系统能从大量的数据和信息中发掘有用的知识，满足管理层和决策层对信息知识的时间性和准确性的要求．