电信决策支持系统中数据仓库的设计

基于数据仓库的决策支持系统是现今决策支持技术应用的主流,本文利用数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库系统、知识库系统等技术给出了电信企业的决策支持系统的逻辑架构和物理架构,并简单介绍了该系统中的几种数据挖掘方法。     

改进ID3算法实现智能调度负荷特性分析及其可视化研究

针对传统ID3算法偏向于选择取值较多的属性问题,提出了改进的ID3算法,同时考虑决策树两层结点的信息增益,又引入了密合度概念,使决策树生成的规模相对较小,能够减小算法复杂度,提高挖掘速度和效率．运用改进的算法分析了智能调度用电负荷特性,建立了决策树,并结合可视化技术展示了业务分析数据和模型．实例运行结果能够满足电网业务功能需求,支持智能调度运营,具有较高的应用价值．     

层次分析法在农业决策方案优选中的应用

农业决策方案的优选属于多目标决策问题,由于用来评价目标的属性很多,且各属性的衡量标准不统一,给专家决策带来了很大的困难。本文将介绍层次分析法在求解此类问题中的应用。     

多目标系统优选方法及其应用研究

提出了改进的TOPSIS法。该方法充分地利用了决策矩阵的信息。实例分析表明 ,本文所提出的方法 ,可用于实际多目标系统优选决策分析     

农村村民民主决策与城市居民民主决策比较

民主决策不仅是农村村民自治和城市社区居民自治的一项重要内容,而且是一关键环节.由于农村和城市社会结构的不同,在民主决策方面两者存在明显差异,具体表现在决策主体、决策内容、决策程序和方法等方面.     

实物期权方法在多项目预算决策中的应用

研究了实物期权方法在可推迟的多项目预算决策中的应用·通过二叉树方法描述了项目价值随时间变化的路径,进而构造出多项目资本预算决策的模型,并探讨了根据实际需要如何对模型的各种限制条件进行调整·与净现值法相比,实物期权方法考虑了项目的投资机会价值,能求得在资本预算限制下公司可以投资的具有内在期权价值的项目组合,因而可以对公司战略决策中高不确定性项目的投资决策提供支持·     

基于决策空间划分模型的多目标进化算法

为有效利用决定空间中的信息、提高收敛速度与准确度,提出了基于决策空间划分模型的多目标进化算法.该算法将决策空间划分成多个子决策空间并在每个子决策空间内映射出一个超球体,运用某一多目标进化算法完成超球体内个体的1轮次进化,基于粒子群优化算法的粒子移动机制实现超球体间的信息共享、引导超球体质心向最优解集方向移动.对8个测试问题的实验结果表明:基于决策空间划分模型的多目标进化算法在收敛精度和收敛稳定性方面比FastPGA,MOCell,NSGA-Ⅱ和SPEA2算法表现出更好的性能.     

一种新的计算机视觉算法

受蚂蚁金服计算机视觉项目组委托,为了提高计算机视觉的识别效率和准确率,利用机器学习的思想开发自动进化图像学习机,将MATHEMATICA Cloud作为改学习机的计算云、搜索云,将学习函数和决策函数嵌入到学习机中,从而实现由学习机录入图像并导入MATHEMATICA Cloud进行计算和搜索的功能,利用搜索结果来锻炼学习机的学习函数,利用计算结果来锻炼学习机的决策函数,从而实现高效率的识别速度与高准确率的识别效果.基于蚂蚁金服提供的验算实例进行仿真实验,并从计算速度、收敛情况、识别精度等方面同现在常用的识别算法进行对比,结果显示:新算法的图像识别能力颇佳,与传统算法相比,新算法具有更快的计算速度、绝对收敛性和远高于传统算法的识别精度.     

区间数密度算子及其应用

针对决策信息为区间数形式的不确定多属性决策问题,将密度中间算子由精确值形式拓展到区间数形式.通过引入"区间隶属度"的概念对区间数进行聚类,并给出一种通过规划模型确定密度加权向量的方法;在此基础上,对区间数密度中间算子及其合成算子进行了界定.最后,通过一个算例对区间数密度算子的应用进行了说明.该方法结合区间数的特征,进一步拓展了密度算子的理论体系和实际应用范围.     

数学建模的层次分析法

阐述了数学建模层次分析法的基本思想、方法和核心问题，运用层次分析法建立数学模型的一般步骤和计算方法，并通过实例分析，说明了层次分析法在决策中的有效性．