一种基于数据仓库决策支持系统的有效模型

介绍了决策支持系统的有关概念,分析了传统 DSS 研究存在的问题和不足。并在此基础上介绍数据仓库技术(DW)、联机分析处理(OLAP)和数据挖掘技术(DM),说明了数据仓库的特点及功能,给出了一种基于数据仓库及相关技术的新型的高效决策支持系统(DSS)的框架,使企业的决策者能更有效地收集和捕获有用的信息,做出及时、准确的决策。     

基于数据仓库的决策支持系统

随着市场竞争的日趋激烈，企业为了从收集的数据中获得有效信息并用于决策，纷纷建立了企业的决策支持系统（Decision Support System，以下简称DSS）。一般来说，建立企业的DSS利用的是传统的数据库（Database，简称DB）技术，但传统的数据库技术目前无法为数据的合成、分析和综合提供强大的功能，而数据仓库（Data Ware House，以下简称DW）的出现无疑给DSS的发展注入了新的活力。     

信阳市农业决策支持系统结构与功能设计

地理信息系统(Geographic Information System,GIS)之决策支持系统(Decision Support System,DSS)可以实现农业资源信息的有效分析和高效管理。"信阳市农业决策支持系统"是以系统结构为构件,以面向对象为方法,针对信阳市农业生产实际开发的专用DSS。其开发过程包括:DSS结构的确定、构建决策模型、建立专家知识结构、明确系统功能、确定对象连接与嵌入方法(Object Linking and Embedding,OLE)等。     

基于知识发现的决策支持系统研究的现状与发展趋势探讨

决策支持系统(Decision SupportSystem,简称DSS)是信息系统研究的最新发展阶段。自美国麻省理工学院的Michael S.ScottMorton和PeterG.W.Keen于70年代首次提出“Decision supportSystem”至今,各国学者对DSS的理论研究和开发应用进行了卓有成效的工     

浅谈数据挖掘理论

数据挖掘(Database mining,DM),也常被称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database,KDD),是从大量数据中提取出可信、新颖、有效并能被人理解的模式的高级处理过程。它由一些大型零售机构所面临的决策支持问题(Decision support problem)所激发,通过对数据进行挖掘,我们可以找到对商业销售及生产极为有效的一些信息,这些信息一般通过具体的模式得到反映。数据挖掘将是今后几年全球范围内重点投资研究的十大新技术之一,它引起了学术界和工业界的广泛关注,是当今数据库系统研究和应用领域内的一个热点问题。最后,本文简要介绍了数据挖掘其他特定的功能模式及其应用和发展,希望给读者一个数据挖掘发展的全貌。     

基于关联规则的电力仪表企业故障诊断

在数据挖掘和关联规则技术的基础上,提出采用经典Apriori算法对电力仪表企业产品数据信息进行挖掘,获取产品故障规则信息,并抽取出不同支持度下的故障规则,实例证明采用该方法产生的规则有利于企业技术部门和决策者进行决策,能更好地为他们提供参考信息。     

基于WebGIS的县级政务决策支持系统研究

文章通过对WebGis技术和决策支持系统（DSS）的研究,集成WebGis中的全球定位系统（GPS）、三维测量技术（3-DM）、航测技术（AS）、光电测量技术（OM）、遥感技术（RS）,获取县级政区空间几何数据及其地质、水文等地理属性数据,对县级政区的人口信息、矿产资源、旅游资源、森林资源、水资源、环境信息分析处理。再利用决策支持系统中数据仓库技术（DW）、数据挖掘技术（DM）、数值模型（MM）和专家系统（ES）等进行综合处理。为县级决策部门提供理论和手段。     

数据挖掘与企业信息化建设

随着信息化的推进,企业所获得的各类数据、信息急剧膨胀,如何准确、高效的从这些数据中提取出企业所需的有价值的、有规律性的信息,使之为企业决策服务,成为目前迫切需要解决的问题。本文通过对数据挖掘技术的分析,阐述了数据挖掘技术在企业信息化建设中的应用及作用。     

信息分析中的智能化技术

现代社会随着信息的爆炸式增加，智能化的信息处理技术变得尤为必要。智能信息技术（Intelligent Information Technology）融合了人工智能、统计模式识别、学习理论、数据仓储、数据挖掘、知识发现、网格计算等多方面，为用户对信息进行处理提供了有效的帮助。本书对智能信息技术当前的发展状况作了介绍，着重从理论和应用两方面叙述了智能体（Agent）、数据挖掘和学习理论。     

数据挖掘技术研究

随着信息技术迅速发展，数据库的规模不断扩大，产生了大量的数据。但大量的数据往往无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询，报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，数据挖掘（Data Mining）技术由此应运而生。本文主要介绍了数据挖掘的基本概念，以及数据挖掘的方法。     

数据挖掘与统计理论

随着数据库技术的不断发展和数据库系统的广泛应用，数据库中存储的数据量急剧增大，迫切需要新的计算理论和工具帮助人们从大量信息中抽取有用信息，即知识，数据挖掘学科的诞生正是适应这一需要．传统数据分析工具数理统计无疑在这一学科中扮演着重要角色，阐述数据挖掘的主要任务及统计理论在各任务中的应用，旨在更好结合统计理论探讨数据挖掘，更好发挥数理统计理论在数据挖掘中的作用．     

决策树算法分析及其未成年人犯罪行为分析应用

数据挖掘是致力于数据分析和理解、揭示数据内部蕴藏知识的技术.通过对数据挖掘决策树算法和未成年犯罪人员行为数据进行分析,找出其中潜在的规则为相关部门决策提供理论的支持.     

数据挖掘技术在选课系统中的应用

许多高校都拥有选课系统,并积累了大量的原始数据,这些数据中包含了大量潜在的、未知的有用信息,这些“信息”可以辅助相关部门进行合理的教学资源分配并做出相应决策。本文基于高校选课系统,讨论了数据预处理和数据挖掘技术,并应用关联规则中的FP-tree算法挖掘选课数据,获得了一些有用的规则信息,取得了良好的应用效果。     

IDSS的实现技术探讨

探讨智能型决策支持系统(IDSS)的实现技术,以DSS模型语言IFPS/plus为工具建立的“贷款审批决策系统”说明了使用模型语法表达定性数据和符号推理的方法,这种方法把专家系统(ES)的功能直接嵌入DSS,对许多IDSS的构建是有效的。     

基于EVIDEM的医院药品评价流程探索——医院卫生技术评估的应用

探索基于证据与价值对决策的影响（Evidence and Value:Impact on Decision Making,EVIDEM）框架的医院药品评价流程。根据EVIDEM协作网框架,建立评价的核心模型及情景化工具,组织院内专家团队,对核心模型中各维度准则进行权重赋值,构建医院降糖药物品种优化及新药遴选的循证决策框架。初步建立了医院降糖药物评价的核心模型、各维度权重及情景化工具。研究基于EVIDEM框架,初步构建了适用于医院降糖药物药品评价框架。研究者可根据该框架评价院内降糖药物,为品种优化及新药遴选决策提供建议。     

基于数据挖掘的决策支持系统在证券行业的应用研究

随着中国证券市场竞争的白热化,建立基于数据挖掘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、竞争优势和风险防范能力。文章论述了由数据挖掘技术、联机分析处理和决策支持技术的结合。基于数据挖掘的决策支持系统基本理论,并结合其在证券业的应用需求,讨论了基于数据数据挖掘的证券公司决策支持系统的应用研究。     

基于数据仓库技术的企业DSS实施策略

介绍了数据仓库技术 ( DW)、联机分析处理技术 ( OL AP)和数据挖掘技术 ( DM)对决策支持系统 ( DSS)发展和广泛应用的作用 .给出了一个新型的决策支持系统的结构框架 ,以及实现高效决策支持系统的过程 .同时还介绍了几种主要 DSS开发工具 ,期望为不同的用户需求服务     

基于C5.0算法的学生成绩分析决策树构造

随着高校的扩招和信息化技术的应用,学校教务管理系统已经拥有大量的考试数据,如何利用这些数据,采用一定的技术手段,获取其中的有用信息,这是众多学校教务部门希望解决的问题。本文提出了使用数据挖掘技术分析学生成绩数据,发现数据中的隐含规则与知识,给教师提供教学决策的解决方案。并以成绩分析决策树为例,对数据预处理、归纳决策树、剪枝和规则以及规则应用整个过程进行了详细论述。为高校相关部门和工作人员分析学生成绩,提供了一种可行的思路和方法。     

《智能系统学报》2012年征订启事

智能系统学报(CAAI Transactions on Intelligent Systems)是中国人工智能学会会刊,由中国人工智能学会和哈尔滨工程大学联合主办,中国科技核心期刊刊源.读者对象主要为国内外各研究机构的科研人员、相关企业工程技术人员及高等院校相关专业广大师生,所刊内容包括人工智能与计算智能、智能控制与决策、智能信息处理、专家系统与知识工程、机器学习与知识发现、人工心理与机器情感,以及智能技术在各领域的应用.     

决策支持系统初探

本文简要介绍了DSS决策支持系统的相关概念和理论,并就决策支持系统及决策过程的相系关系阐述了自己的观点。决策支持系统依据管理信息系统来为决策者制定相关信息资源,从而有效地控制企事业行为,帮助企业实现规划目标。