广西化工研究院计算机决策支持系统的开发与应用

采用Windows NT4.0为网络操作系统，使用Microsoft SQL Server7．0数据库系统，工作站使用Windows 98、Microsoft Excel 7.0中文版，前端开发工具使用Visual Basic6.0，开发广西化工研究院计算机决策支持系统。系统具有日常业务处理, 分析报表、系统管理和帮助功能。该系统切合本院的实际决策需求，提供的决策支持内容灵活；在线分析快速准确，系统的适用性强。     

存储优化决策支持系统的研究与开发

存储优化决策支持系统的开发是以企业中与企业经济效益密切相关的存储问题为主要内容,以存储优化决策为主要研究对象,以运筹学中的存储论、管理经济学、管理会计学等为基础,以计算机技术为手段开发出针对企业中的存储决策问题的决策支持系统,帮助企业中高层管理者进行存储优化决策的专用决策支持系统。以存储优化决策系统的研究和开发为背景,介绍了已有存储优化管理系统的有关情况,着重阐述了系统的开发和系统的应用,并指出了系统开发成功的意义。     

论决策支持系统DSS的发展特征与开发策略

<正> 0 引言决策支持系统(Decision Support Systems-DSS)是70年代问世,近些年来在世界上兴起的一种新的管理信息技术,它是计算机技术,人工智能技术与管理科学相结合的新技术,由于它的实用性及其给社会带来的巨大经济效益,引起了许多科学家、企业家和管理界的很大兴趣和高度重视,并已进行了大量的理论上探讨和应用性开发。在国外,DSS有大量成功应用的例子,已进入实际应用阶段,并且有关的硬件和软件已经商品化。近几年,     

高校人才规划决策支持系统的研究与开发

阐述了高等院校人才规划决策支持系统的特点、功能和结构，讨论了该系统的预测功能及有关的定量分析方法，系统为高等院校人事管理决策部门进行人才分析和规划提供了参考。     

高校人才规划决策支持系统的研究与开发

阐述了高等院校人才规划决策支持系统的特点、功能和结构,讨论了该系统的预测功能及有关的定量分析方法．该系统为高等院校人事管理决策部门进行人才分析和规划提供了参考．     

计算机模拟在库存决策支持系统中的应用

在详细分析医院药库库存决策支持系统中存在的问题的基础上,针对随机性离散需求量的库存模型,将计算机模拟技术与库存模型相结合,从而解决了随机性需求量库存模型求解难的问题,在实际应用中取得良好的效果.     

一种智能决策支持系统的设计与实现

以东方电机股份有限公司为研究背景，利用分形思想和面向对象的方法，设计并了一个具及灵活扩展性，良好管理性、友好人机界面和强大功能的智能支持系统 。     

设备备件管理智能决策支持系统的开发与应用

运用智能管理，库存论和决策分析等基本思想，提出一种面向管理决策者的设备备件管理智能决策支持系统的设计方法，初步确定出其实现步骤和模型系统．     

船舶更新决策支持系统的研究与开发

在分析我国航运企业船舶更新工作的基础上,应用决策支持系统的基本理论和技术,对船舶更新决策支持系统的功能结构和逻辑结构进行了分析和设计,为航运企业进行船舶理新的经济分析和市场分析提供了决策依据和方法。     

基于数据挖掘和WebGIS的应急物流决策支持系统研究

文章首先剖析和总结了应急物流的特点,并针对应急物流的特点,给出了应急物流决策支持系统的功能需求:辅助决策方案智能生成、应急物流实时动态监控。在此基础之上,提出了一种基于数据挖掘和WebGIS技术的应急物流决策支持系统模型,然后对该系统的体系结构和运作流程进行了具体研究,系统划分为4层级结构:人机交互层、功能层、控制层和数据层,6大功能模块:需求物资紧急查找模块、应急物资精确配给模块、运输实时动态跟踪模块、运输最佳路径分析模块、物资收发实时可视模块、应急物流评价模块。最后分析和改进了系统中的部分效率瓶颈问题,给出了系统WebGIS图层实现。系统的研究对于提高应急物流的感知能力、反应能力、成本控制能力和抗风险能力有重要的现实意义。     

基于神经网络的智能DSS研究

决策支持系统(DSS)是综合利用大量数据、有机组合众多模型、通过人机交互、辅助各级决策者实现科学决策的系统。神经网络是由大量类似于神经元的处理单元相互连接而成的非线性复杂网络系统。它的应用涉及到模式识别、自动控制、优化计算和联想记忆、军事应用以及决策支持系统,特别是神经网络和决策支持系统结合可以实现推理系统的自适应并行联想推理及数据开采的自动化。将专家系统引入神经网络智能决策支持系统中是DSS未来的发展方向。     

一种专家系统的设计与实现

针对枣树病虫害防治在智能决策支持系统中的应用,重点提出了该系统的框架体系、开发方法和实现机制.     

一种智能决策支持系统的应用

提出了枣树病虫害防治在智能决策支持系统中的应用,重点提出了该系统的框架体系、开发方法和实现机制。     

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.     

煤矿企业生产经营决策支持系统的研究

在系统分析煤矿企业存在的经营管理问题的基础上，利用管理信息系统和决策支持系统技术，建立煤矿生产经营决策支持系统构架，并具体分析了煤矿生产经营决策支持系统所应解决的问题和研究方法，以实现煤矿企业经营向现代化发展。     

数据仓库在决策支持系统中的应用

综合应用数据仓库技术与联机分析处理技术开发了外资管理决策支持系统，提出了该数据仓库系统的实现方案和架构，并阐述了实现前台分析应用与OLAP服务集成的关键技术，即如何访问数据立方体中多维数据和如何管理元数据以控制OLAP服务，另外，从效率和灵活性两个角度给出了基于数据库和基本数据仓库分析的性能比较。     

基于层次模型法的决策支持系统的应用

层次模型法是一种新型的决策支持系统(DSS)开发方法,它基于通用系统理论(GST)的多层次模型集成,采用分层结构,以多层模型作为DSS概念模型,把决策支持系统分为4个层次应用层、任务层、功能层和物理层.作者分析了层次模型法的基本思想,在此基础上,将其应用到一个具体的企业财务决策支持系统开发中,在应用层中将决策问题模型化,并提出问题求解策略;在任务层中建立数据模型,并归纳出问题表达器,综合分析系统的求解过程,并对财务决策支持系统的效果进行了评价.实践结果表明,层次模型法作为通用决策支持系统生成器和各类应用系统的开发方法,具有较大的理论价值和实用价值.     

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.     

数据仓库中可视化决策支持系统模型构建

在构建“税务纳税评估数据仓库”模型的数据分析阶段,通过对可视化决策支持系统模型的研究和设计,采用面向对象的方法,将可视化决策支持系统分为方法层、模型层和应用层三个层次,通过对各层次定义和功能介绍,为数据仓库体系中可视化决策支持系统模型的建立提供了理论基础和实践依据.通过对可视化决策支持模型的构建,提供给用户一个分析界面可视、可互动地分析展示数据仓库可视化的分析决策系统,以便更好地利用现有的税务联机事务处理系统的数据进行复杂访问、报告和分析、决策,充分体现税务数据仓库所蕴涵的价值.