基于数据仓库的军事后勤决策支持系统研究

针对以往军事后勤决策支持系统 (decisionsupportsystem ,DSS)在管理上的不足 ,提出了基于数据仓库的军事后勤决策支持系统 (DSS)。给出了数据仓库的概念以及在线事务处理 (onlinetransactionprocessing,OLTP)与在线分析处理 (onlineanalysisprocessing ,OLAP)的区别与联系。构建了军事后勤DSS的应用体系结构 ,对各部分的功能作了介绍 ,设计了军事后勤数据仓库和数据集市的初步框架以及用分布式数据库和分布式数据仓库实现整个后勤数据仓库的构想 ,从而保证总部与各军分区信息共享     

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 .     

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     

商业智能在社保系统中应用的实现框架

作为联机分析处理(OLAP)和数据挖掘、数据仓库等技术的综合应用,商业智能(BI)是目前在国内外企业界和软件开发界受到广泛关注的一个研究方向.论文在分析BI的概念、技术支柱和三维框架基础上,结合社会保障数据的特点.阐述了社保系统中实施BI应用的必要性,最后,给出了社保系统中BI应用的框架和技术方案.     

决策支持中心--DSS的发展趋势

从系统论的观点论述了决策支持中心 (DSC)的设计思想 ,设计了DSC的结构框图和实现方法。指出以网络系统作支持 ,用面向对象的设计方法设计 ,用数据仓库技术管理数据的DSC是一种实现了定性分析和定量分析相结合的辅助决策系统 ,是决策支持系统的发展方向。     

决策支持系统研究现状分析

决策支持系统虽然从概念提出发展到现在只有不到40年的时间,但却在不同领域里,通过与不同学科的融合取得了飞速的发展。首先介绍了决策支持系统的发展过程,接着分别根据数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、仿真技术、网络环境等方面与决策支持系统的结合情况,介绍了相关情况。文章还对已得到广泛应用的智能决策支持系统中的几个比较成熟研究方面:基于专家系统的IDSS,基于Agent的IDSS,基于神经网络的IDSS做出了介绍。文章的最后对于今后决策支持系统的发展重点做了展望。     

决策支持系统的发展与趋势

决策支持系统(DSS)是支持半结构化和非结构化决策,允许决策者直接干预并能接受决策者的直观判断和经验的功态交互式计算机系统。本文结合笔者在研究工作中的体会,概述了DSS的几个主要发展趋势:群决策支持系统(GDSS)、智能决策支持系统(IDSS)、集成式决策支持系统(I-DSS)、分布式决策支持系统(DDSS)、决策支持中心(DSC)和战略决策支持系统(SDSS)的基本概念和特征,并提出了各发展趋势中值得深入研究的课题。     

计算机集成环境下的生产经营决策支持系统

从现代企业面临的经营决策问题出发 ,分析了 CIMS和 OR技术在解决企业经营决策问题中的作用和目前尚存在的问题 ,提出两者的紧密结合是建立计算机集成环境下的生产经营决策支持系统 ,提高企业整体效益的有效途径 .本文阐述了计算机集成制造 ( CIM) ,计算机集成企业 ( CIE) ,企业集成模型 ( EIM)和集成决策支持系统 ( IDSS)的概念和它们相互之间的关系 ,讨论了 IDSS的实施环境 ,并提出一个在 CIMS环境下的生产经营决策支持系统的基本框架结构.     

空间OLAP的计算方法

研究基于空间数据仓库的一种决策分析工具——空间在线分析处理(SOLAP)的计算方法.在不同的系统存储容量和空间数据仓库容量的对比下,提出了有针对性的空间OLAP计算策略——双向空间Greedy算法和修正式遗传算法相结合的方法.同时给出了仿真模拟实验.     

强化学习在基于多主体模型决策支持系统中的应用 ——以湖泊水环境决策支持系统为例

利用研究复杂系统和多主体(multi-agent)建模的相关知识与方法, 将湖泊水环境中的各种实体, 如政府、排污企业以及各种水生生物等抽象为具有一定智能的主体, 建立湖泊水环境智能决策支持系统. 并将强化学习方法应用到智能决策支持系统中, 实现湖泊水污染的智能预测与预警. 最后, 以太湖流域为应用背景, 进行了初步的仿真实验, 实验结果验证了该方法的有效性.     

知识仓库技术在决策支持系统中的建模与应用

结合企业管理的实际,分析了传统决策支持系统的不足,提出了以知识仓库技术为核心的体系化环境,并以销售预测为例阐述了数据概念模型和逻辑模型的构建.通过空间矢量模型获取知识,利用遗传算法进行数据挖掘,运用数据转换服务来完成数据校验、数据清理、数据转换和迁移工作,并成功地将知识仓库技术应用到销售预测系统中.     

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。     

决策支持系统的探讨

决策支持系统(DSS)是一种计算机辅助决策的工具,它是管理信息系统发展的高级阶段。本文介绍了决策支持系统的演变过程,并讨论了决策支持系统中模型管理的设计策略和决策支持系统结构框架的现状和未来。     

具有GIS特征的村庄布局优化DSS的系统集成

村庄布局优化决策支持系统是用于村庄合并实现整体布局优化的专用决策支持系统,具有鲜明的地理信息特征,本文着重讨论了ＧＩＳ与常规ＤＳＳ的系统集成,通过地理信息库数据库和模型库的链接实现村庄信息的地理显示、查询和分析,使用户的决策活动更直观方便,具有较强的实用性、独创性和创新性,不仅在实际应用中取得了良好的效果,而且具有一定的发展前景     

一种基于CAS原理的智能决策支持系统模型

剖析了传统决策支持系统发展面临的困难，运用复杂自适应系统(CAS)的原理和自组织的观点，提出了一种新的基于CAS原理的智能决策支持系统模型和设计思路，论述了该模型的基本结构、运作过程及与传统DSS的区别、并探讨了规则编码、竞争机制与信用分派及规则发现等问题．这种新思路有助于解决数据、知识和模型的一体化管理问题，加强DSS的自适应能力和智能性。     

决策支持系统同专家系统的集成研究

决策支持系统（ＤＳＳ）和专家系统（ＥＳ）是计算机应用领域里以支持决策问题求解为目标、以改善决策过程为目的的两个迅速发展的重要分支。如何将ＤＳＳ同ＥＳ集成以为决策者提供一个更易于接受的，更有效的，领域独立的信息、计算和决策环境，便成为一项开拓性的工作。本文讨论了ＤＳＳ和ＥＳ的异同之处，阐述了ＤＳＳ同ＥＳ集成的优点，并给出了ＤＳＳ同ＥＳ集成的三种结构形式。本文最后指出了ＤＳＳ同ＥＳ集成研究今后应注意的几个问题。     

Visualized User Interface for Decision Support System

ＶｉｓｕａｌｉｚｅｄＵｓｅｒＩｎｔｅｒｆａｃｅｆｏｒＤｅｃｉｓｉｏｎＳｕｐｐｏｒｔＳｙｓｔｅｍＬｉＴｏｎｇ，ＦｅｎｇＳｈａｎ＆ＣａｉＪｕｎＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｃＣｏｎｔｒｏｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕａｚｈｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉ...