基于数据仓库技术的智能决策支持系统

给出了智能决策支持系统的概念,讨论了目前决策支持系统的不足,对数据仓库技术、联机分析处理技术及数据挖掘技术做了扼要论述,提出了一种基于数据仓库技术的智能决策支持系统结构,阐述了各部分的功能及关系.     

基于数据仓库的决策支持系统框架研究

提出了在数据仓库基础上建立决策支持系统（ＤＳＳ）的体系框架,主要由模型库、方法库,知识库和数据仓库及其相应的管理系统以及数据挖掘单元和问题处理单元几部分组成。阐述了各部分的功能,相互关系,论述了基于数据仓库ＤＳＳ的优点,为知识的智能获取提供了新的手段。     

基于数据挖掘技术的市场营销智能决策支持系统的研究

随着数据仓库技术的发展,数据挖掘技术和联机处理成为建立决策支持系统的重要工具,本文探讨了数据挖掘技术在市场营销决策支持系统中应用的方法、算法和建立知识库管理系统的策略,提出了建立ＩＤＳＳ系统的结构、功能和步骤。     

基于数据仓库技术的决策支持系统研究设计

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。本文提出了在数据仓库基础上建立决策支持系统的体系框架,论述了基于数据仓库决策支持系统的优点,最后结合实例介绍了该系统的具体应用,为知识的智能获取提供了新的手段。     

基于数据仓库与数据挖掘的会计决策支持系统研究

随着市场竞争的加剧和信息社会需求的发展,从大量数据中提取(检索、查询等)用于决策和分析的信息就显得越来越重要.通过会计数据仓库设计、会计数据抽取、会计数据维护、会计决策需求设计、挖掘算法设计,以及挖掘操作、结果表达和解释等,可以从海量的财务数据中发掘有用的、重要信息组合,为企业发展、领导决策等提供科学的技术支持.     

基于数据仓库的决策支持系统的体系结构

传统决策支持系统由于其功能的不足,不能满足现代企业的决策需求,而数据仓库技术是解决该问题的有效途径之一.文章分析了数据仓库技术在决策支持系统中的应用现状,提出了一种基于数据仓库的决策支持系统的体系结构,详细讨论了该体系结构中的数据仓库系统的结构,并简要介绍了相关的联机分析处理与数据挖掘技术.     

基于数据仓库的证券公司决策支持系统研究

随着中国证券市场的日益规范化,建立基于数据仓库的证券公司决策支持系统,对数据进行重新组织和挖掘分析,可以使决策者及时掌握辅助决策的信息,并根据对信息的分析结果,做出科学合理的决策,以提高公司的管理水平和竞争优势.文章论述了由数据仓库技术、联机分析处理技术和数据挖掘技术三者结合而构建成的基于数据仓库的决策支持系统基本理论,并结合其在证券业的应用需求,讨论了基于数据仓库的证券公司决策支持系统的设计与实现.     

企业数据仓库与决策支持系统

介绍了数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（DM）的概念和功能,提出了将DW,OLAP和DM三种技术相结合的企业决策支持系统结构框架。     

基于数据仓库技术的银行决策支持系统研究与设计

通过对银行决策支持系统的功能需求进行分析。给出了基于数据仓库技术的银行决策支持系统结构设计与实现过程，并对设计过程中涉及的决策支持系统的体系结构、技术特点进行深人的研究，提出一些新的实现方法。     

数据仓库技术在决策支持系统中的应用研究

讨论了数据仓库的特点及其基本结构,在分析数据仓库与决策支持系统关系的基础上,提出和研究了基于数据仓库的决策支持系统的体系结构。     

机器学习与智能决策支持系统

长期以来，两个关键性的问题一直困扰着智能决策支持系统的研究者们，即智能决策支持系统如何获取和精确与决策过程直接相关的知识，以及如何使智能决策支持系统具有一定的适应性和演进能力，使其在不断的使用过程中积累经验而改善自身的性能。本文就如何利用机器学习方法解决智能决策支持系统研究过程中存在的上述问题进行了探讨。     

基于数据挖掘技术的高校管理决策支持系统

分析了高校MIS的特点及DM与OLAP的作用与功能．提出了高校建立基于数据挖掘技术的管理决策支持系统的途径与方法，即在建立DW基础上进行DM，并与OLAP相结合以提高系统辅助决策能力。     

基于Web的企业营销IDSS体系结构设计

从企业营销实际需要出发,在网络环境下,探讨了基于Web的企业营销智能决策支持系统的体系结构,结合数据仓库、数据挖掘、数据转换及联机分析等技术方法,达到产品市场调研、营销情报和营销风险评价等营销管理与决策支持服务等目的。     

基于数据挖掘技术的经营分析支持系统

本文提出一个基于数据挖掘技术的经营分析支持系统框架,阐述了系统采用的关键技术,如数据挖掘技术、数据仓库技术、数据抽取技术、联机分析技术等。本文采用的数据挖掘过程严格遵照业界流行的CRISP-DM过程模型,结合金融企业特点对数据挖掘技术进行了详细描述,并阐述了数据挖掘技术在金融企业领域内的应用情况。     

数据仓库在客户关系管理中的应用

介绍了客户关系管理和数据仓库的基本概念,提出了建立客户关系管理中数据仓库的解决方案;指导企业分析、挖掘客户有价值信息.     

面向Web与基于Web的数据仓库

针对Web与数据仓库的结合应用，即面向 Web和基于Web，简要介绍了数据仓库的基本体系，分析了一种5层结构的系统，以说明面向Web应用的数据仓库的特点.根据数据仓库的发展趋势，提出了基于Web（Web-based）的数据仓库概念，并将点击流（Clickstream）数据仓库作为基于Web的数据仓库的一个特例，讨论了其体系结构.     

智能决策支持系统增量式知识库系统的研究

文章针对智能决策支持系统中的知识库系统,提出了一种新的知识库开发模式——知识库系统的增量式开发,即对知识库进行累积开发,确保了知识库系统开发的完善性;基于增量式开发的封装性和可管理性,研究了增量式知识库系统的开发过程,包括知识获取、知识表示以及知识处理,最后预测了知识库系统的发展趋势。     

数据仓库技术及在人力资源系统的设计

数据仓库是当前信息领域的热门方向。本文阐述了数据仓库、联机分析处理、数据挖掘的概念,并对OLAP和数据挖掘技术进行了探讨;并在此基础上,提出了数据仓库技术在人力资源系统的设计方案：     

Intelligent Decision Support System for Bank Loans Risk Classification

Intelligent Decision Support System (IDSS) for Bank Loans Risk Classification (BLRC),based on the way of integration Artificial Neural Network (ANN) and Expert System (ES), is proposed. According to the feature of BLRC, the key financial and non-financial factors are analyzed. Meanwhile, ES and Model Base (MB) which contain ANN are designed . The general framework, interaction and integration of the system are given. In addition, how the system realizes BLRC is elucidated in detail.