基于知识发现的高校科研决策支持系统

科研管理是高校的重要工作.如何从大量的科研数据中挖掘出支持科研决策的知识成了当务之急.讨论基于知识发现的高校科研决策支持系统.该系统通过对数据进行分类分析、聚类分析和关联分析发现知识,为学校科研决策者提供决策支持.     

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     

知识发现技术在政府决策支持系统中的应用

基于知识发现的政府决策支持系统的开发能够为政府做出更合理、更科学的决策提供数据支持。讨论了政府决策支持系统的特殊性,分析了知识发现的系统架构,介绍了基于关联规则的知识发现与数据挖掘技术,提出了用Apriori算法进行政府决策支持系统开发的思路。     

基于知识管理的高校决策支持系统的构建

随着高等教育的大众化,高校的办学规模不断扩大,高校的办学环境更加复杂,学校的管理决策也越发困难。本文将结合知识经济时代高校的职能,通过对高校已有的各管理信息系统的数据挖掘,构建基于知识管理的高校决策支持系统,使隐含在各孤立业务系统数据库中不能直接量化的隐性知识显性化,形成学校全面、动态、立体的管理信息和知识,有效控制学校运行及管理中各要素的流向,真正提高高校的决策管理水平。     

“基于知识发现的高校科研决策支持系统”通过辽宁省科技厅科研成果鉴定

2005年4月，辽宁省科技厅组织有关专家对我校“基于知识发现的高校科研决策支持系统”研究课题进行了科学技术成果鉴定。该项目为辽宁省教育厅高等学校科学研究基金项目。主持人为沈阳师范大学校长赵大宇教授，主要成员有唐恒永、李晓毅、徐成芳等。     

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。     

宾馆决策支持系统的研究

进入９０年代以来，国内大多数宾馆先后开发了各自的宾馆管理信息系统，实现了计算机管理，这类ＨＭＩＳ对于改善宾馆服务质量，促进现代化是非常重要的。本文结合作者开发宾馆服务软件的实践，论证了开发宾馆决策支持系统的客观必然性，提出了面向宾馆决定支持系统的架结构及有关的研究思路，并给出研制工作中的几点建议和结论。     

基于知识发现的科研管理系统模型

讨论了基于知识发现技术的科研管理系统模型及其开发过程,并详细介绍了其辅助决策管理功能的体系结构与应用实例。     

智能决策支持系统知识数据库的研究

介绍智能决策支持系统中知识库与数据库的结合技术,构造了知识数据库,并就其数据模型、实现方法、查询系统等作了探讨。     

基于 Rough Set 的知识发现系统

ＲｏｕｇｈＳｅｔ理论是近年来出现的处理模糊和不确定性的数学工具，已广泛应用于人工智能的许多领域特别是ＫＤＤ领域。文章介绍了ＲｏｕｇｈＳｅｔ理论的基本思想，并着重讨论了几个基于ＲｏｕｇｈＳｅｔ理论的典型ＫＤＤ系统。     

基于支持向量机的决策系统知识发现

从规则获取和类别预报两方面研究支持向量机(SVM)方法在决策系统知识发现中的应用。对于规则获取，用SVM对决策系统进行条件属性约简并提取特征对象，进而基于较少的特征对象提取规则，使得规则获取的难度和速度都有所改善；对于类别预报，利用SVM对决策系统的对象进行分类，得到一个简单的判决函数。该判决函数可以完成对样本的类别预报，起到与决策规则类似的作用，而且此方法比传统方法简单易行。实验表明，将SVM方法用于决策系统的知识发现，不仅简便可行，而且可以提高速度。对于较大的决策系统更能体现出该方法的优越性。     

一种新型的基于多智能体的KDD系统结构

介绍了数据库中的知识发现（knowledge discovery in database,KDD)及数据挖掘（data mining,DM）研究领域的发展现状，分析了现有DM算法的局限性和KDD过程的复杂性，针对这些，进一步分析了多智能体系统（multi-agent system)可能给KDD系统带来的改善，最后设计了一种分层的，以控制Agent为核心的基于多智能体技术的KDD系统结构。     

数据库中的知识发现

通过对数据库中知识发现和数据挖掘基本概念的分析,总结了数据库中知识发现的实现过程。其具体步骤包括对知识发现应用领域及终端用户的目标理解、创建一个目标数据集、数据的整理和预处理、降维和转换、挖掘等。     

基于文本知识的决策支持系统的概念设计

文本知识是高层机构办公室宏观经济决策和政策分析的重要知识来源,实现这种决策支持系统涉及到对自然语言的理解和它的表达方法,以及在计算机内的存贮方式。目前这项工作在国际上处于刚开始研究的阶段。本文讨论了用概念图的表达方法,将文本知识存入RM/T规定的概念模式中。概念库由RM/T的特征实体组成,而知识库则由RM/T的联系实体和指示实体组成,文中还讨论了系统的结构和人机决策时有关的方法和算法。     

基于科技数据库的数据挖掘与决策支持——以珠海市生产力促进中心万方数据库数据统计实例分析为例

数据挖掘是数据管理最为核心的关键步骤,是在数据海洋中经过对数据的捕捞、提取和分析,使数据变为可用知识的过程,逐渐改变数据丰富但信息贫乏的现象。介绍了多维联机分析系统模型的建立,阐述了科技数据仓库模型的数据提取与分析,提出了数据库使用数据的测算和分析及决策支持。     

智能决策支持系统知识库体系结构的研究

决策支持系统是管理信息系统的深入发展。将人工智能理论引入决策支持系统 ,构成智能决策支持系统。该系统能提供专家级的决策支持方法。深度知识库存放的是元知识或宏知识。如果与推理机共同完成智能决策 ,要将元知识和宏知识共享地组织 ,成为浅度知识才能使用。浅度知识库分为动态和静态两部分 ,以实现稳定的浅度知识支持和更新的浅度知识支持。深度知识库的数据结构体系构成超文本形式 ,以便使元知识或宏知识在组合时充分知识共享。同时 ,可进行深度知识挖掘