三峡—葛洲坝区间水环境决策支持系统的开发

结合三峡——葛洲坝水环境决策支持系统的研究,在分析系统数据源的基础上,利用GIS进行数据组织,探讨了系统结构的设计、系统集成与开发的模式,联合应用GIS技术和可视化技术开发出一个实用的水环境决策支持系统,并成功地应用于大江截流前后的数据管理、查询及水环境辅助决策。     

地质动力区划方法的城市防灾减灾研究

在介绍地质动力区划基本原理的基础上,说明了新构造运动影响下城市地面楼寓和生命线系统的防灾减灾问题,以及新构造运动对地下采矿区煤与瓦斯突出的影响问题．指出,地质动力区划方法对城市建设的地质灾害预测分析具有时间短、工程评价费用低、效果显著等特点．     

地质动力区划在鹤岗城区的应用

应用地质动力区划方法,通过逐级使用地形测量图,并结合地震震源分布图、卫星照片、区域地质图、地球物理资料等查明了鹤岗城区的Ⅰ～Ⅲ级活动断裂,由各级断裂所分割的断块结构展现出了城区现今构造运动的结果。在实测地应力的基础上,以查明的各级断块结构为模型,应用有限元法进行了区域构造应力场的数值模拟,同时分析了煤炭开采对构造活动的诱发作用。进而将城区划分为构造运动潜在高威胁区、潜在威胁区和一般区,并对城区楼寓、生命线系统的相关防灾措施进行了研究。     

地质动力区划在新汶潘西矿的应用

为了解决潘西矿区冲击地压对安全生产带来的威胁,对该矿区的活动断裂进行了研究.应用地质动力区划方法,确定了区域内活动断裂,划分出区域内块断结构.通过地应力测量,结合数值计算方法确定了区域岩体原地应力分布状态与分布特点.分析表明活动断裂对该矿区冲击地压有重要影响.该法还可应用余石油、地震等其他工程,投资少见效快,经济和社会效益明显.     

地质动力区划在煤与瓦斯突出研究中的应用

针对煤与瓦斯突出是矿井动力现象中的一种,它的破坏性给矿井生产和矿工的生命安全带来极大的危害,文中介绍了地质动力区划方法的基本原理及其在研究活动构造方面的新见解,利用此方法研究淮南煤田活动构造对煤与瓦斯突出的影响,指出了谢一矿和潘一矿所处的构造环境及其突出危险区,为区域预测和实施解危措施提出了可信的依据.     

地质动力区划在岩体应力预测中的应用

介绍了地质动力区划方法及其在开滦矿区的应用。地质动力区划方法以板块构造理论为基础,以区域构造形式为主要研究对象,进行活动断裂的划分,确定区域构造形式。结合地应力测量和岩体应力分析,确定区域岩体应力分布规律,并对矿井开采所引起的矿山压力显现做出预测,为安全生产提供地质保障。该方法工程投入少,简便易行,推广应用前景广阔。     

地质动力区划在冲击地压矿井中的应用

为解决和降低冲击地压事故对矿井安全生产带来的危险,以抚顺老虎台矿区为研究对象,对老虎台矿区的活动断裂进行深入的研究.采用地质动力区划的方法,通过应用地形测量图,并且结合卫星照片、地震震源分布图等,查明了老虎台矿区的Ⅰ~Ⅴ级活动断裂,确定了研究区域内的活动断裂,并且划分出了区域内断块结构.由各级活动断裂所划分出的断块结构表明了老虎台矿区现今构造运动的情况.通过现场考察,结合理论计算的方法明确了活动断裂对老虎台矿区冲击地压有较大的影响.同时分析了断裂构造与区域地震的分布以及活动断裂对冲击地压和矿震的影响.     

地质动力区划方法在预测煤与瓦斯突出情况的应用

我国是产煤大国,煤炭作为战略资源在我国经济发展与社会发展中占有极为重要的作用,随着社会的不断进步,煤炭开采规模不断扩大,开采技术和开采深度不断发展,使得我国煤与瓦斯突出事故日益严峻。这些问题不但给国家和人民造成了严重的经济损失,同时也严重威胁着每一位煤矿员工的生命。因此煤与瓦斯突出预测与预防就显得尤为重要。本文通过对煤与瓦斯突出形成的原因,从而了解地质动力区划方法在预测煤与瓦斯突出情况的具体应用。     

分形理论在地质动力区划方法中的应用

利用地质动力区划方法,确定了开滦矿区的区域构造形式;根据分形理论,系统地研究了开滦矿区Ⅰ～Ⅳ断裂图的分形结构特征.研究结果表明,Ⅰ～Ⅳ断裂图的断裂分布以及各级断裂图断裂分布之间在不同尺度下均具有统计意义上的自相似性.通过断裂模型分维值计算和分析,有助于准确地进行断裂划分并可以对所划分的断裂进行有效的检验.     

动力配煤决策支持系统的体系结构研究

动力配煤决策支持系统以动力配煤技术和决策支持系统技术为基础,提出了把决策支持系统引入到动力配煤领域中,帮助决策者提高决策水平和质量。该系统在电厂运行中大大可简化动力配煤的设计过程,提高安全性、节约实验成本、提高工作效率。具有良好的经济效益和社会效益。本文着重对动力配煤决策支持系统的决策类型、体系结构和开发流程进行了分析和研究。     

基于多Agent的智能DSS

在总结传统智能 DSS的不足及 Agent特性的基础上 ,提出了一个在单机环境下基于多 Agent的智能 DSS开发方法。根据 DSS设计特点及智能 Agent的自治、协作等特性 ,将 DSS的开发映射为多 Agent系统构造。讨论了将智能 Agent引入 DSS的可行性 ,基于多 A gent的智能 DSS结构和工作原理 ,并给出了基于成熟的面向对象技术的智能 DSS实现方法。     

基于数据仓库的融合式DSS结构的研究

分析了决策支持系统（DSS）的结构特点，针对传统DSS的不足，研究了 数据仓库的结构特征，进而提出了一种基于数据仓库的融合式决策支持系统（HDSS）的结构，并从系统管理和系统功能两个角度对HDSS的结构作了详细介绍。     

基于Agent的分布式决策支持系统框架

实现组织支持需要协调各分布式决策单元,并能有效整合局部模式。提出一种包括交互系统、协调器、问题处理系统、知识获取系统、知识系统的决策支持系统框架,并给出该框架的功能组件架构。从整体到局部的问题分析、方案设计、处理单元协调、局部模式整合等功能均由赋予各种功能的Agent实现,演绎和归纳则是主要的推理方法。设计的专用控制算法可以保证该框架系统的有效实施。     

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.     

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.     

基于GIS灌区决策支持系统的研究

对灌区决策支持系统的功能进行了分析,提出了一个以地理信息系统(G IS)为中心的灌区决策支持系统的体系结构.在此基础上,构造了基于集成方式实现灌区空间决策支持系统的逻辑结构,对系统实现的关键技术、灌区干渠的配水模型,利用G IS实现的方法和模拟结果表现的方式进行了探讨.并在江苏省洪金灌区决策支持系统的开发中得到了很好的应用.     

基于数据挖掘和WebGIS的应急物流决策支持系统研究

文章首先剖析和总结了应急物流的特点,并针对应急物流的特点,给出了应急物流决策支持系统的功能需求:辅助决策方案智能生成、应急物流实时动态监控。在此基础之上,提出了一种基于数据挖掘和WebGIS技术的应急物流决策支持系统模型,然后对该系统的体系结构和运作流程进行了具体研究,系统划分为4层级结构:人机交互层、功能层、控制层和数据层,6大功能模块:需求物资紧急查找模块、应急物资精确配给模块、运输实时动态跟踪模块、运输最佳路径分析模块、物资收发实时可视模块、应急物流评价模块。最后分析和改进了系统中的部分效率瓶颈问题,给出了系统WebGIS图层实现。系统的研究对于提高应急物流的感知能力、反应能力、成本控制能力和抗风险能力有重要的现实意义。     

基于Web services的Agent防汛决策支持系统研究

利用分布式技术Web services和人工智能技术Agent,建立了具有新型体系结构的防汛决策支持系统.在新系统中,各个独立的决策资源被看作是一种分布在Internet上的Web服务,利用Web services技术和Agent技术,将这些服务抽象构成系统客户端和服务器的界面Agent、信息Agent、协作Agent和业务Agent等.新系统摒弃了传统决策支持系统以库为中心的结构模式,优化了系统的决策支持性能,体现了防洪决策的智能性、分布性和群决策的特点.利用新结构建立的桑园防汛决策支持系统的应用表明,新结构的防汛决策支持系统更具有智能性,更易于使用、管理和维护.     

基于神经网络的智能DSS研究

决策支持系统(DSS)是综合利用大量数据、有机组合众多模型、通过人机交互、辅助各级决策者实现科学决策的系统。神经网络是由大量类似于神经元的处理单元相互连接而成的非线性复杂网络系统。它的应用涉及到模式识别、自动控制、优化计算和联想记忆、军事应用以及决策支持系统,特别是神经网络和决策支持系统结合可以实现推理系统的自适应并行联想推理及数据开采的自动化。将专家系统引入神经网络智能决策支持系统中是DSS未来的发展方向。     

基于决策树技术的智能植保机械决策支持系统

针对智能植保机械构建了包括气象数据库、林木病虫害管理数据库和植保机械数据库在内的专题数据库,运用影响喷施农药的温度、湿度、风速和农药剂型等4个主要因素设计了基于归纳式学习方法的决策树。利用VB（Visual Basic）语言开发,实现了对数据库的调用,建立了基于不同空间、时间和实际条件的植保机械作业决策支持系统,分析了植保机械作业生产对空间、时间、药剂类型、防治成本和实际条件的要求与反应。通过该系统可合理利用气候条件提高林木病虫害防治效果。