数据挖掘在现代农业物流管理决策中的应用研究

现代农业物流的信息化、网络化和智能化发展为数据挖掘技术的应用提出了要求.分析了数据挖掘用于现代农业物流管理的重要意义,以数据仓库技术、数据挖掘技术为重点,分析了数据挖掘在现代农业物流管理决策中的挖掘过程及实现技术,指出了数据挖掘技术将为现代农业物流管理决策提供越来越强大的支持功能.     

多智能体物流管理信息系统模型研究

全球化竞争的日益激烈，使得各企业纷纷采用新的技术。这其中，信息技术的发展对人类社会产生了巨大的影响，信息化也成为企业发展的一个关键因素。然而信息技术的发展是相当迅猛的，对于企业来说传统的物流管理信息系统已经很难满足企业的管理和发展要求，这样构建新的适应现代企业发展要求的物流管理信息系统成为了迫切的需求。而Agent技术是具有自治性、反应性和预动性等特点的人工智能技术，将Agent引入物流管理信息系统将是一个很好的解决方法。     

浅析企业数据仓库与联机分析处理及数据挖掘技术的应用

文章针对企业对信息系统数据挖掘的需求，提出了基于数据仓库，应用联机分析处理及数据挖掘技术的计算机辅助决策支持系统的模型，并对数据仓库、联机分析处理及数据挖掘技术的应用进行了分析。     

基于MAS理论的虚拟物流企业联盟的信息系统管理

对MAS技术和虚拟物流企业联盟的相关技术进行研究的基础上,提出了MAS理论在虚拟物流企业联盟中应用的可行性及优越性,构建了一个多Agent的信息系统,并对该信息系统的信息流管理做了详细介绍,该模型更贴近实际的第三方物流运作和管理机制,研究结果将有利于提高整个物流行业的物流效率和竞争能力。     

码头信息系统在集装箱单证作业中的应用

码头物流信息系统是指把各种码头作业活动与某个一体化过程连接在一起的通道,是实现通信技术、网络技术与计算机技术在码头信息处理中有效运用的手段。本文重点论述码头物流信息系统在集装箱单证作业中的应用及改进,集装箱公司单证组的操作流程,码头物流信息系统在每个环节上的作用以及多项功能特点。     

铁路信息系统是实现物流价值的关键

物流中心以信息技术为支撑，可以有效地通过信息系统来及时掌握自身内外的各种物流信息和物流作业的动态，并依据环境变化及时对物流业务活动进行调整和协调。信息系统为物流中心业务的高效运作提供了先进的技术条件，该文就物流信息系统的构成、价值、借鉴的技术、建立的基本条件以及铁路物流的特点进行阐述。     

浅谈物流信息化发展趋势

物流信息化就是通过物流信息网络,使物流各环节上的成员能实现信息的实时共享。现代物流企业的综合管理过程也就是物流信息化技术的应用过程,为适应当前经济社会发展的需要,同时物流企业要想做强、做大必须实施信息化建设。物流信息系统建设的内容包括:仓储管理系统、运输信息系统、订单管理系统、成本结算系统等。     

合理运用技术创新策略赢得企业发展“蓝海”——物流业“管车宝”带来的几点启示

物流行业在现代产业体系中的作用日渐突出,物流组织效率和成本的高低直接影响一个国家、地区和企业的竞争力。近年来,欧美等发达国家十分重视物流信息系统技术的应用,其中许多国际知名的物流企业利用完整的GIS     

基于数据挖掘的物流决策系统研究

物流的信息化建设使得物流决策者面临的不再是信息贫乏,而是数据爆炸却知识贫乏。数据挖掘技术可以帮助物流决策者从海量数据中挖掘出对决策有用的信息和知识。首先对数据挖掘及其挖掘方法做了介绍;然后阐述了数据挖掘在物流决策系统中的挖掘过程。最后,提出了基于数据挖掘的物流决策系统的体系结构。     

基于数字物流技术的船务管理系统的设计与实现

文章介绍了基于数字物流技术的船务管理系统的设计与实现.该系统主要为通过打造物流企业自己的数字物流综合信息平台的方法来对物流企业内部信息系统进行整合,从而提高企业运作效率,增强企业的市场竞争力.     

联想电脑公司集成化物流系统

顾名思义,集成化物流系统是指与企业信息系统高度集成化的物流系统。企业信息系统—般指企业资源计划(即ERP)、制造资源计划(即MRPⅡ)或物料资源计划(即MRP)等,是包括采购计划、运输计划、仓储计划、生产计划和销售计划在内的一整套基于计算机管理和网络技术的信息系统。物流系统的概念内涵比较广泛,可以简单地划分为物流信息系统和物流设备。物流信息系统包括基于计算机技术的物流仓储管理系统(WMS),信息识别系统(如条形码),通讯系统(如红外通讯)、控制系统(如可编程序控制系统)、调度系统(如物流调度理论)等,还包括各种硬件设备,如计…     

大型煤炭企业物流信息系统设计

本文先从我国企业物流的一些现状谈起,描述了我国企业的物流需求状况,分析了我国物流信息系统发展的现状、机制。由此切入大型煤炭企业物流管理的需求,分析了当前物流信息系统的现状,设计了大型煤炭企业物流信息系统的框架模式。     

物流信息系统带给企业的“第三利润”

了解物流信息系统结构，把握未来中国物流企业物流信息系同的发展趋势，来发掘物流信息系统带给企业的第三利润源。     

基于数据挖掘技术的经营分析支持系统

本文提出一个基于数据挖掘技术的经营分析支持系统框架,阐述了系统采用的关键技术,如数据挖掘技术、数据仓库技术、数据抽取技术、联机分析技术等。本文采用的数据挖掘过程严格遵照业界流行的CRISP-DM过程模型,结合金融企业特点对数据挖掘技术进行了详细描述,并阐述了数据挖掘技术在金融企业领域内的应用情况。     

数据挖掘技术在物流信息系统中的应用

KDD（＇Knowledge Discoveryin Databases的缩写）是人工智能技术和数据库技术相交叉的一个热门研究领域,已经受到越来越多的关注。数据挖掘（DataMining,简称DM）是KDD的一个十分重要的步骤,其内容涉及数据集成、各种知识模式的提取、知识的评价与表示等。信息化物流网络体系产生的巨大数据流,使企业很难根据这些数据进行准确、高效的决策。数据挖掘技术能够帮助决策者快速、准确地做出决策,实现对物流过程的控制,提高企业的运作效率,降低整个过程的物流成本。     

云计算构架下的区域物流公共信息平台建设

为节约物流企业的信息化建设成本, 提高物流企业经营效益, 提出了一种区域性物流公共信息平台建设方案。该方案以云计算技术为基础, 融合了物流企业和政府职能部门的单独信息平台, 解决了区域内信息孤岛的问题, 实现了信息资源共享。方案中的技术构架与逻辑框架, 可以广泛应用于地区物流信息系统建设中。     

秦皇岛发展农产品物流基础条件分析

本文介绍了农产品物流的含义和特点,在此基础上从基础设施、信息系统、农产品技工技术、政策环境等方面分析出秦皇岛具备发展农产品物流的基础条件。     

数据挖掘在ERP中的应用

企业资源计划ERP是一种先进的企业管理信息系统,将企业的物流、资金流、信息流这三大资源进行一体化集成,其管理内容涉及到企业的生产控制、物流管理和财务管理等各个方面。本文从不同的角度分析了数据挖掘在企业ERP中引用的可行性,并简介了几种数据挖掘常用的算法。     

基于B/S模式的企业物流信息管理系统的设计与实现

本文阐述了基于B/S模式下的企业物流管理系统的研究与设计,重点分析了本系统的功能模块的特点以及实现的关键技术.本系统可应用于企业物流信息系统的日常管理,提高工作效率.     

数据挖掘及其应用

作为解决目前企业信息系统中普遍面临的“数据爆炸”而“信息缺乏”状况的最有效的手段之一,数据挖掘受到了学术界和企业界的极大关注。本文详细阐述了数据挖掘的概念、常用技术和工具、现状及存在的问题。