决策支持理论与方法研究

研究了决策、决策系统和决策支持，提出了决策系统的一般结构模型和ＤＳＳ的一种体系结构，在此基础上提出了决策支持的理论体系，并进一步研究了支持决策问题识别、支持决策问题求解和决策支持过程调度的理论与方法．已在国家重大软科学研究项目（ＳＸＳＥＳ－ＤＳＳ的总体设计与原型系统开发）中成功地应用了本文提出的理论与方法，并取得了理想的效果，实践证明基于这些理论与方法，可有效地实现决策支持     

矩阵SVD分解法在工程数值计算中的应用

论述了ＳＶＤ分解法的理论基础、数值计算方法,推导了任意矩阵的ＳＶＤ分解式,并对工程数值计算中的奇异、病态、超定方程进行了ＳＶＤ求解．计算结果表明该算法稳定,结果准确,适合于解决实际工程问题．     

基于自相关的ARMA噪声中谐波恢复的预滤波方法

讨论一般ＡＲＭＡ噪声中谐波频率的估计问题，提出了一种基于自相关和奇异值分解－总体最小二乘（ＳＶＤ－ＴＬＳ）的预滤波方法．该方法先两次利用ＳＶＤ－ＴＬＳ求解由自相关获得的超定线性方程组得到噪声的ＡＲ系数估计，然后由滤波输出过程的高阶延时自相关来估计谐波频率．由于应用自相关和ＳＶＤ－ＴＬＳ技术，该方法在短数据情形下具有高分辨率、高稳定性和低信噪比的性能，模拟实验说明了这些性质．     

超立方体上的奇异值分解

本给出了在超立方体连接的单指令流多数据流（ＳＩＭＤ）机器上进行矩阵奇异值分解（ＳＶＤ）的算法，对ｍ×ｎ／２个处理单元的ＳＩＭＤ机器上进行ＳＶＤ，时间复杂度为Ｏ（ｌｏｇｍ．ｎ．ｌｏｇｎ）。本还给出了大型矩阵在固定大小的ＳＩＭＤ机器上求解ＳＶＤ的行压缩与列分割方法。     

矩阵SVD分解法在工程数据计算中的应用

论述了ＳＶＤ分解法的理论基础、数值计算方法,推导了任意矩阵的ＳＶＤ分解式,并对工程数值计算中的奇异、病态、超定方程进行了ＳＶＤ求解。计算结果表明该算法稳定,结果准确,适合于解决实际工程问题。     

EIS环境下的问题求解技术与方法的研究

研究了适用于ＥＩＳ环境下的问题求解技术和问题求解方法．提出了在传统的问题求解方法的基础上，通过增加控制和反馈机制以加强人在决策过程中的中心地位和主导作用，进而更有效地支持管理者的决策活动     

带约束条件的DES的最优监控综合方法

基于ＤＥＳ的Ｄ－自动机模型，提出一种带约束条件的最优监控综合问题，然后分别讨论了逻辑监控与时序监控下该问题解的存在性与求解的方法．结果表明，时序监控优于逻辑监控方法．     

新一代决策支持系统(DSS)构成与软集成方法

提出ＤＳＳ新的构成与集成方法;把复杂问题分解为多层多类的构件,即具有自主性和自组织性的ａｇｅｎｔ,每个ａｇｅｎｔ代表着信息环境中的应用主题或数据挖掘工具,或者代表着模型处理世界,通过软集成方法和基于ａｇｅｎｔ的编程方法构成问题求解的ＤＤＳ。     

多平面平衡中平衡面相关问题的处理

对多平面平衡中平衡面相关（即平衡面存在共线性）的问题进行了探讨，并据此提出了解决的方法———截尾奇异值分解技术（ＴＳＶＤ）．同已有的方法相比，此方法具有较好的适应性，从计算效率而言，亦可接受，用于平衡效果较好．     

面向ODSS的组织信息处理结构概念模型

针对ＯＤＳＳ信息支持基础结构的设计问题，构造了一种适用于一类大型组织的组织信息处理结构分层嵌套模型．模型从权威层系的角度出发，使不同粒度下的组织单元集合组成一个半序空间，对其中组织单元间的信息沟通关系的性质进行了讨论；以此为基础，分析了组织中信息流驱动机制及信息共享控制机制．最后提出了支持组织单元间信息沟通关系的ＯＤＳＳ信息支持基础结构设计策略，并结合实例进行了说明．     

试论 EIS 同传统 DSS 的主要区别

论述了ＥＩＳ的目标导向,关键成功因子驱动的特点,阐明了ＥＩＳ同传统ＤＳＳ的主要区别与相互关系,指出除了技术进步方面的原因之外,决策支持范围、处理问题视角和系统运作机理的不同造成了ＥＩＳ和传统ＤＳＳ之间的差异．但是,从能有效支持高层管理决策这一立足点考虑,ＥＩＳ又归属于ＤＳＳ之列,它和传统ＤＳＳ各具特色,相互补充,共同丰富着决策支持的形态和内容．     

基于COM 组件的分布式DSS模型系统的开发

分布式决策支持系统将决策支持系统运用于网络环境中,是决策支持系统发展的一个重要趋势,针对分布式系统的特点,COM 组件标准提供了一个可靠的、高效的开发环境,该文通过一个基于AHP方法的COM 应用程序的开发,介绍了一个分布式DSS模型系统的开发过程。     

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.     

黄河流域骨干工程决策支持系统的系统分析与建模方法

阐述了在黄河流域骨干工程决策支持系统开发研究中所使用的建模方法．首先,在系统分析中,建立起系统的与或图,获得了系统中各决策问题求解序列、本原问题集合以及本原问题求解算法的集合．然后将其与广义模型化结合起来,采用零部件模型设计技术建模,这样使得系统资源（数据、模型、知识、……）达到了既是相互独立的,又可灵活地生成组合,协调运行,完成了系统所提供的决策支持功能．     

决策问题识别及其实现研究

研究了决策问题识别及其实现技术提出了基于决策环境要素描述以及基于知识的决策问题识别方法；在此基础上分析了决策问题识别系统的体系结构，简述了应用实例．实践证明，基于本文提出的理论、方法与技术，可有效地完成复杂环境中的决策问题识别     

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.     

增强健壮性的一个多层DSS模型

当前决策支持系统（ＤＳＳ，ＤｅｃｉｓｉｏｎＳｕｐｐｏｒＳｙｓｔｅｍ）在实际应用中遇到许多问题，其中一个问题是“脆弱”性问题。本文分析了ＤＳＳ“脆弱”性的主要表现：缺乏决策功能约束，决策模型单一，固定的决策方法以及开放性能差。为此，提出一个多层ＤＳＳ模型，使ＤＳＳ更具实用性。     

基于多Agent协同求解的企业供应链过程建模研究

基于多Ａｇｅｎｔ规划技术,提出并建立了支持企业供应链建模的分布式协同求解模型,包括企业供应链的分层规划理论,供应链中的多Ａｇｅｎｔ协同模式分析,状态空间模型以及任务分解算法等四部分内容。它的提出为企业资源计划的供应链工具支持提供了理论依据和技术方法。实践证明,应用该技术可以有效地指导供应链的过程重组。     

分部式决策系统中Agent技术的应用

对分布式决策支持系统与多Agent系统进行比较，指出分布式决策支持系统中可以引入Agent技术，对分布式决策支持系统进行分析，指出分布式决策支持系统中引入Agent技术需要解决以下几个关键性的问题：分布式决策支持系统中Agent之间的协商问题；多Agent的规划问题；分布式决策支持系统的求解机制问题，最后探讨了DDSS的发展前景，本文为DDSS的研究提供了一种新思路。