思想库及思想库推理研究

本文在案例库推理的基础上，对思想库进行了研究。从信息建模的角度给出了思想库的数学语言描述和建模方法。在此基础上，提出了一种思想库的推理方法。     

指挥艺术和非结构化信息支持

本文首先概括出了“专家型”和“助手型”两种不同的决策思路；继之围绕以有利于发挥指挥艺术的方式进行决策支持这个核心问题，对指挥决策中信息获取和处理方式进行了探讨，并建立了非结构化信息支持的概念；最后提出了基于非结构化数据的智能决策支持系统的设想，并讨论了系统实现的有关技术。     

营区突发事件应急保障方案仿真推演评估方法

针对当前营区应对复杂突发事件情景下的应急指挥管理能力薄弱、应急方案效能难以量化评估决策的问题, 提出了基于兵棋的营区突发事件应急保障方案的仿真推演评估方法。结合营区应急作战特点和兵棋要素技术, 建立基于“情景-应对”应急模式的营区突发事件机理形式化描述, 采用案例推理方法将当前突发事件情景与历史案例库进行相似度对比分析, 构建一套适合突发事件快速响应生成应急方案的方法。以H营区油料库及核燃料库遭敌特偷袭引发的突发事件为想定背景, 采用兵棋方法开展对营区应急保障行动方案的仿真推演与效能评估, 验证了突发事件应急方案快速评估方法的可行性, 可为营区非常规突发事件应急决策提供重要的支持。     

系统视角下基于“区块链+物联网”的农业供应链金融体系构建

为了解决传统农业供应链金融体系征信缺乏、数据造假、信贷风险较高等问题，提出了一种基于“区块链+物联网”的农业供应链金融体系。在深入分析传统农业供应链金融体系存在问题的基础上，基于系统视角，提出了“区块链+物联网”驱动的农业供应链金融体系解决方案。基于此，构建了基于“区块链+物联网”的农业供应链金融决策框架，进而建立了基于“区块链+物联网”的农业供应链金融平台，旨在为供应链金融在农业领域的应用提供新思路和新方法，以促进我国“三农”问题的有效解决。     

基于分形理论的病态结构问题研究

基于问题导向的观点，按照综合集成思路研究病态结构问题（ＩＳＰ）的“病态”机理，作为决策支持理论的基础，分析概括出ＩＳＰ的３大内禀特性，多粒度、不封闭、自增殖，运用分形理论给出结构函数和结构指数的概念定义，用以刻画决策对象的结构复杂性。首次揭示了结构冗余现象并给予了严格论证，进而给出的结构冗余作为结构冗余性度量，在于结构冗余指数，对决策对象进行了分类，并对ＩＳＰ进行了形式化定义，剖析了ＩＳＰ的结构实     

基于区间灰数的α-PROMETHEE方法研究及应用

运用灰色理论对决策信息通常为区间灰数的决策问题进行加工和扩展,建立了区间灰数可比较的原则及范数,提出了基于灰数不确定信息的α-PROMETHEE决策的表达及运算方法,实现了属性为区间灰数及区间灰数信息融合的多属性群决策的目的。     

基于系统动力学的突发事件演化模型

针对非常规突发事件骤发性,演变不确定性以及应对复杂性等特征,基于突发事件的结构化描述框架界定事件的发展演化方式;根据自行构建的地震案例库绘出了非常规突发地震的发展演化图.在此基础上,选取地震衍生的堰塞湖事件直链式发展演化过程为例,以汶川地震衍生的唐家山堰塞湖相关数据进行了系统动力学仿真,验证了模型的可行性和有效性.最后给出地震衍生堰塞湖应对的决策建议,为应对其它类型突发事件提供决策支持.     

某装甲兵部队作战决策支持原型系统研究

从装甲兵部队作战需求出发，科学地分析了装甲兵部队作战决策的过程和本质，并将装甲兵部队作战实体行为高度抽象为“能力”、“行动”和“使命”三大要素，确定了“人”、“机”职责分工和相互协作机制，提出了构建装甲兵部队作战决策支持系统的基本构想，建立了相应的数据库、模型库、知识库，开发了“装甲兵部队作战决策支持原型系统”。     

城市“菜蓝子”工程的总体模型设计

城市“菜篮子”工程自提出以来一直是各级政府所关注的重要工作之一。以海口市实际情况为背景，从系统工程理论角度出发，研究城市“菜篮子”工程设计与实施的有关问题，探讨和建立适合我国国情的城市“菜篮子”基本框架。采用定量与定性分析相结合的方法，着眼实际应用，提出一个由需求预测子系统，生产决策子系统，流通决策子系统政府６财控子系统的构成的城市“菜篮子”系统工程总体模型设计。     

多准则分级决策的扩展粗糙集方法

解决分级决策问题的方法主要涉及统计学、人工智能和运筹学等．粗糙集理论被证明是进行多属性决策分析的有利工具．但是，基于不可分辨关系或相似关系的传统粗糙集方法不适于解决带有准则的决策分析问题．因此，Greco等提出了一种扩展的粗糙集方法分析分级决策数据，该方法利用支配关系代替不可分辨关系对决策类进行粗糙近似．在此基础上，为了从决策数据中构造偏好模型，通过构造支配矩阵和支配函数计算最小决策规则．为了消除规则集中的冗余性，提出了规则化简的方法．此外，对基于规则的分级决策策略进行了研究.     

工业编组站MIS决策支持若干问题的数学模型

信息系统决策支持的关键是要解决管理过程的数学描述和最优化问题。本文运用运筹学、模糊数学等数学原理和方法，对工业编组站取送车顺序、空重车在各作业区的分配、车列解体顺序和解体钩计划的调车作业方案，从理论上进行数学描述，对这些决策支持问题提出了确定作业方案的优化模型。     

面向突发事件应急决策的情景建模方法

情景是非常规突发事件应急决策的基础和依据.针对情景建模中跨学科、跨领域的知识支撑和对事件经验知识依赖的不足,本文从事件本身、事件属性以及属性间关系三个角度对非常规突发事件的情景进行刻画,提出了一种基于知识元的情景表示模型;在此基础上,针对非常规突发事件的不确定性特点,运用贝叶斯网络扩展知识元模型的不确定性表示和推理,构建了适用于情景推演的贝叶斯网络模型,解决了非常规突发事件情景的不确定推演问题;最后,通过舟曲泥石流事件验证本文提出的模型与实际情况相符,能够为非常规突发事件应急决策提供科学有效的辅助支持.     

MFR认知干扰决策体系构建及关键技术

随着多功能雷达(multifunctional radar, MFR)和认知电子战的不断发展,现有干扰决策体系越来越难以满足现代化战争的需求。对此,构建了一种对MFR的认知干扰决策体系。首先,构建了MFR信号层级结构,在此基础上结合认知特点,提出了认知干扰决策体系,使得对MFR的干扰决策体系具备了一定的认知能力。其次,对体系中的关键技术——干扰库和案例库的构建和更新、干扰有效性分析和基于强化学习的干扰策略分别进行了研究分析。对认知电子战的发展具有重要的理论和实际意义。     

MFR认知干扰决策体系构建及关键技术

随着多功能雷达(multifunctional radar, MFR)和认知电子战的不断发展,现有干扰决策体系越来越难以满足现代化战争的需求。对此,构建了一种对MFR的认知干扰决策体系。首先,构建了MFR信号层级结构,在此基础上结合认知特点,提出了认知干扰决策体系,使得对MFR的干扰决策体系具备了一定的认知能力。其次,对体系中的关键技术——干扰库和案例库的构建和更新、干扰有效性分析和基于强化学习的干扰策略分别进行了研究分析。对认知电子战的发展具有重要的理论和实际意义。     

基于有限扩展优势关系的粗糙决策分析方法

针对基于扩展优势关系的粗糙决策分析方法的局限性，本文给出了一种新的基于拓展粗糙集的多属性决策分析方法。首先提出了有限扩展优势关系的概念；其次在有限扩展优势关系下得到知识的粗糙近似，给出了分类决策规则；第三，通过对比分析，证明了新方法的性能优于现有方法；最后通过一个实例验证新方法的可行性和有效性。     

南阳地区智能化经济决策支持系统NY-IEDSS

本文提出将基于人工智能技术,运用知识和推理的专家系统与基于数字仿真技术,运用数据和模型的仿真模型体系相集成的智能化经济决策支持系统NY-IEDSS。系统支持决策过程的信息、设计和选择各阶段,并通过人-机界面实现定性与定量向结合的交互式决策。运行经验表明系统在提供日常事务决策和发展战略决策服务中有很高的实用价值。     

基于SVM的模糊推理在图像降噪中的建模与仿真

针对图像上的脉冲曝声，用基于支持向量机的模糊推理方法建立噪声检测模型。该建模方法应用支持向量机的学习机制从训练样本中提取支持向量，由支持向量确定模糊基函数，产生相应的模糊规则，建立起模糊推理模型。并依据此设计了一套噪声检测系统。该系统由基于支持向量机的模糊推理子系统和决策子系统组成。其中，推理子系统分别在纵向和横向上检测噪声信息：决策子系统综合纵向横向的信息，做出决策。仿真实验结果表明，所提出的方法可有效地检测并去除噪声，同时保留了图像的细节信息。     

黑龙江省农村“四荒”资源综合治疗与高产开发技术研究

该项研究在全面调查研究基础上，提出了“四荒”的涵义，系统地分析了农村“四荒”的成因、分布、开发利用现状和主要特征，采用主导因素与综合分析相结合的方法，对“四荒”进行适宜性评价和类型分级，明确治理开发潜力和利用方向，遵循生态经济学原理，运用系统科学方法，研究建成了１０个综合治疗开发实体模型，取得了显地生态、经济和社会效益，实现了“四荒”的持续高效利用。     

网络化决策支持体系中分布式动态决策建模系统的研究

在高速动态变化的企业生存环境条件下，为了实现快速而准确的决策。本文提出了一种基于Internet和虚拟组织的网络化决策支持模式，论述了其结构体系和主要过程，根据集成化程度的不同。提出了2种基于动态建模的动态建模的系统软件构架及其通讯模型，并分析比较了两者的优缺点。     

基于支持向量机的智能决策方法

分析多属性决策问题及现有方法,提出了基于支持向量机的智能多属性决策方法.首先,介绍了支持向量回归估计的学习算法.其次,探讨了基于支持向量机的智能决策原理.然后,提出了多属性决策支持向量机方法的实现算法.最后给出了一个算例.