联合任务计划决策支持系统

从分析联合任务计划决策支持系统概念和特征入手,以为联合任务计划全过程提供决策支持为牵引,研究联合任务计划决策支持系统军事需求,设计联合任务计划决策支持系统逻辑结构,介绍了在此基础上实现的以联合火力打击任务计划制定为典型应用原型系统。     

层次分析法AHP和属性层次模型AHM

研究属性层次模型ＡＨＭ。文章指出，层次分析法ＡＨＰ和属性层次模型ＡＨＭ是两种不同的、分别基于重量模型和球赛模型的决策方法。通过例子说明了属性层次模型是简单而有效的。     

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。     

基于人工神经网络的并行决策支持系统研究

由于现有的串行程序式符号存处机制使决策支持系统的发展受到极大的阻碍。本文首先分析了目前决策支持系统研究中存在的问题。介绍了其于神经网络的并行决策支持系统研究框架,阐明了神经网络实现并行处理的机制,并具体分析了各级的基本任务与实现方法。     

决策支持系统的多层知识表达与分布式求解研究

本文应用分布式人工智能原理与多层知识系统的思想，研究了智能决策支持系统中知识的多层表达方法，提出一种多层次，分布式的系统设计方案，并针对这种分布式及多层智能决策支持系统的特点，提出了一种多节点合作求解算法。     

结合Agent技术的飞行任务规划GDSS研究

如何更好地利用领域专家和计算机软系统相互协调实现飞行任务规划成为近年来对飞行任务规划研究的一个热点。在飞行任务规划系统功能、结构和特点分析的基础上,借鉴了群决策支持系统(GDSS)理论和人工智能领域的Agent技术,将飞行任务规划系统设计成以各个领域专家为核心,利用Agent定义的全新飞行任务规划群决策支持系统,并给出其描述模型。该设计以具有领域专家为核心,各个Agent相对独立,系统结构灵活等特点。     

智能决策支持系统:研究现状与挑战

综述智能决策支持系统的研究内容和现状，从基于知识的系统及其与决策过程的关系出发，讨论了IDSS中的知识和知识处理系统，以知识和学习能力为线索，分析几种智能决策支持系统的不同类型，并进行比较分析，介绍了智能决策支持系统的体系结构，智能决策支持方法和决策支持系统中的认知问题等的研究成果，最后，分析了智能决策支持系统面临的挑战，提出了进一步的研究方向。     

群决策支持系统的理论与应用评述

本文首先探讨了群决策支持系统的一般概念、组成结构及其支持模式，然后从决策群体、技术支持、任务特征和对决策的影响四个方面综合评述了群决策支持系统的有关研究成果，最后指出了这一领域有待进一步研究解决的问题。     

基于虚拟原型的微器件动态特性分析与评价

针对微器件动态特性综合分析评价需求，引入虚拟原型法和智能决策支持系统(IDSS)对微器件动态特性分析与评价过程进行分析研究，建立了微器件虚拟原型的功能模型、知识关联模型及任务流管理机制，进而探讨了虚拟原型的IDSS体系结构和实现机制．在此基础上，对微器件动态特性分析与评价原型平台进行开发，对微泵实例进行应用示范。上述研究为微器件动态特性分析与评价提供了新的方法和软件工具，有效地支持微器件虚拟产品的开发。     

粒子系统的频率层次模型

为了提高粒子系统进行自然场景仿真应用的效率，提出了频率层次模型（Level of Frequency,即LOF)。在分析了各种基于粒子系统的自然现象(如雨、雪、云彩等)的表现特征之后，可以赋予各种粒子集以不同的刷新频率即建立频率层次模型。根据频率层次模型，可以使有限的计算资源实现重新分配，从而达到更佳表现效果。另外，粒子系统的频率层次模型的提出，使得自然场景仿真可以按不同频率进行任务分割，从而有利于将来进一步实现并行处理。