基于数据仓库的决策支持系统框架

数据仓库技术是在充分地开发信息资源的迫切要求下产生并迅速发展起来的一个国际前沿研究新领域 .本文分析传统决策支持系统开发中存在的问题 ,探讨数据仓库技术在决策支持系统建立中的应用 ,提出基于决策支持系统的基本结构框架 ,并讨论系统建立中数据仓库的数据组织与设计、数据挖掘层次空间的建立、知识发现方法等技术关键 ,最后进一步阐述系统的建立方法 .     

一个辅助产品开发决策的数据仓库系统

我们所建立的数据仓库系统，是从市场销售这一角度来辅助新产品开发决策的，实际上，数据仓库不能脱离数据库等数据源独立存在，因此系统应包括数据库系统，根据这一背景和要求，我们提出了一种系统结构，本文除介绍这个结构外，重点论述了该系统的数据管理方法。该方法采用的数据模型是对象和雪花混合的模型，其数据操纵语言是一种扩展的SQL，这种方法不仅能够统一管理数据仓库和数据库，而且能达到高效的查询。     

一种数据仓库的主动更新方法

我们研制的数据仓库系统是以支持客户关系管理的决策为背景的，本文提出了一种主动数据更新方法-突发事件驱动的方法，该方法可以按照用户的预先定义，根据业务数据库的数据变化主动地启动数据仓库的更新操作，本文基于ECA（Event-Condition-Action)规则给出了该方法的实现方案，并且通过与传统方法的对比分析表明，这种方法能以较小的数据流量为突发性事件的处理决策提供及时的数据，较好地解决了数据更新及时性和系统开销之间的矛盾。     

基于数据仓库技术的决策支持系统的研究与应用

首先分析了决策支持系统和数据仓库技术的关系,指出了数据仓库作为ＤＳＳ数据库管理系统的技术基础,必将推动ＤＳＳ研究的全面发展和实用化的意义。其次讨论了数据仓库技术的基本概念,归纳并提出了数据仓库的基本体系结构。最后简要介绍了采用数据仓库技术建立的人民银行经济金融时间序列数据库及统计分析与决策支持系统的基本框架     

用神经网络来挖掘数据库中的关联规则

在数据库中进行数据挖掘的方法有多种，神经网络方法是其中之一，在某些场合下神经网络方法有它的优势。本文讨论了一种适用于知识发现的神经网络模型，并给出了神经网络知识发现系统的设计过程，最后讨论了该方法的优缺点。     

一种图形数据的存储和查询方案

提出了一种以图形、图段和图元为基本元素,通过无环有向图结构建立图形数据的存储模式,在关系型数据库上以嵌套关系存储图形数据的方法,讨论了该存储模式下图形数据查询的语言和算法,解决了图形存储必须依赖于大型工程数据库系统的问题,同时给出了一个模型系统Ｔｒｉｅｂａｓｅ的例子。     

基于实体-关系-问题建模体系的政务资源整合研究

为有效增强政务信息的可操作性和可利用性,在对现有信息集成技术进行总结和分析后,提出了基于实体 关系 问题(ERP)建模体系的综合政务信息资源集成方法,同时介绍了相应的表示方法,并基于实际项目,以星形模型为例加以扩展说明。最后给出了基于此表示方法的相关的系统概念模型。实践证明,这种方法可以灵活高效地集成管理各类政务信息,通过它可以建立功能强大的综合数据仓库。     

基于KDD的单病种成本估计方法

单病种成本估计是医院成本控制中的重要环节之一。分析了目前单病种成本估计存在的问题,针对单病种成本估计这一多因素、非线性问题,提出了一种基于知识发现(KDD)的单病种成本估计方法。研究了单病种成本估计KDD系统框架和基于医院信息系统(HIS)的单病种成本数据仓库模型;建立了基于粗糙集(RS)和支持向量机(SVM)数据挖掘技术的单病种成本估计模型;最后,以单纯性阑尾炎病例进行了实证研究,该模型获得了较高的预测精度和速度,进而证明了该方法的有效性和优越性,为单病种成本提供了科学有效的估计方法并显著提高了医院成本控制的准确性。     

用C++ Builder建造知识获取系统

设计并实现了一种实用的知识获取系统KAS，它利用C＋Builder强大的数据库技术。依据一种灵活，通用的知识表示方法来构造，实现知识库管理和维护一体化。介绍了该KAS的主要功能，知识表达形式及主要程序模块设计等关键技术，其界面良好、功能、完善、使用方便，具有良好的通用性和开放性。     

基于GIS和专家系统的作物气候适应性评价系统分析和设计

将专家系统、GIS有机结合,建立了基于GIS和专家系统集成的作物气候适应性评价系统。根据作物气候适应度,系统可创建作物气候适应性分区图。系统还引入了知识模型概念,建立了以知识模型为特征的知识库系统,并将空间数据库、关系数据库和知识库构建成三库一体,从而拓展了GIS系统功能。最后系统对江苏省小麦不同类型适应性进行了实例分析。图2,参12。     

数据挖掘方法的研究

数据库中的知识发现即数据挖掘是致力于大型数据分析中的半自动工具的研究。讨论了数据挖掘中一些常用的方法 ,特别是频繁发生模式中层次搜索及其在不同领域中的应用。讨论了数据挖掘查询编译成算法的可能性 ,并列举了数据挖掘及知识发现中现存的一些问题。     

基于Rough集的空间属性数据挖掘的研究与实践

介绍了地理信息系统（GIS）的概念，深入研究了空间数据库的特性，探讨了Rough集理论，分析了Rough集合和空间数据的关系，讨论了差别矩阵的概念和算法，应用信息熵和模糊数学模型，给出了空间数据库属性数据的数据约减和数据挖掘算法，最后分析了一个应用事例，从而验证了算法的可行性。     

Generalization-based discovery of spatial association rules with linguistic cloud models

Extraction of interesting and general spatial association rules from large spatial databases is an important task in the development of spatial database systems. In this paper, we investigate the generalization-based knowledge discovery mechanism that integrates attribute-oriented induction on nonspatial data and spatial merging and generalization on spatial data. Furthermore, we present linguistic cloud models for knowledge representation and uncertainty handling to enhance current generalization-based method. With these models, spatial and nonspatial attribute values are well generalized at higher-concept levels, allowing discovery of strong spatial association rules. Combining the cloud model based generalization method with Apriori algorithm for mining association rules from a spatial database shows the benefits in effectiveness and flexibility.     

An Application of Rough Set Theory to Modelling and Utilising Data Warehouses

1 IntroductionBuilding a data warehouse is an effective way for accommodating enormous historical datathat should be subject oriented and organised in hierarchies, and for providing a goodenvironment for knowledge discovery. Dimensional modelling is a logical design techniqueoften used for data warehousing. Every hierarchy related to a concept is reflected in thedefinition of a dimension.Summary information at all leve1s defined using dimensions accounts for most of thecontents in a data wareh…     

基于Agent的宏观经济决策支持系统

提出的基于 Agent的宏观经济决策支持系统是由多个既能独立运行又能相互合作的软件Agent构成的多 Agent系统 .利用 Agent将处理复杂系统的理论方法、决策理论、信息收集与知识发现技术、宏观经济预测与仿真技术有机地结合以更好地帮助用户作出好的决策     

Research of united model of knowledge discovery state space and its application

1.INTRODUCTION Atpresent,complextypedatamining,suchasmulti media,audio,video,image,Webpage,spatial tem poraldataetc.,isreceivingmoreandmoreattention frombothresearchandbusinesscommunity.Howto exploittheexistingminingtechniquesofstructured datatocomplextypesofdata?Canweproposeacom montheoreticalframeworkforminingbothstructured dataandcomplextypesofdata?Wethinkitisurgent forustotrytoanswertheabovequestions.Fromdifferentperspectives,suchasevidencetheo ry,roughsetetc.,someresearchershaveprop…     

神经网络专家系统及其数据挖掘技术的探讨

知识发现是目前数据库和机器学习的热门方向,本文在讲座了神经网络专家系统技术的基础上,探讨了如何在神经网络专家系统中融入发现的过程,给出了一个系统框架及其中的一些算法,并给予了深入讨论。