粗糙决策支持方法

粗糙分析方法是从粗糙集理论发展出来的技术之一．传统的粗糙分析方法能够从决策表中获取经过属性约简和值约简的决策规则．这些规则虽然能够提供一定程度的决策支持，但是这些规则仅保留了决策表的部分决策支持能力，在实际的决策过程中，往往无法提供良好的决策支持．对此，该文提出一组用于决策支持的粗糙分析方法，称为粗糙决策支持方法．该方法能够充分挖掘决策表的决策能力，以提供强有力的决策支持，并且本质上提供容错的决策支持．该方法与传统方法能够整合为动静结合的决策支持模式，并提供强大而又快速的决策支持．     

多属性决策支持向量机模型与算法

分析了多属性决策问题．提出了基于支持向量机的多属性决策方法。首先分析了多属性决策支持向量机方法的机理；其次建立了多属性决策支持向量机方法的价值函数决策模型和方案序关系决策模型，用以训练支持向量机；再次提出了基于支持向量回归和分类的多属性决策支持向量机实现算法；最后给出了一个算例。     

人工神经网络技术在决策支持系统中的应用

本文针对决策支持和专家系统技术的优点及不足，提出了利用人工神经网络将二者结合起来的观点，在简要介绍了决策支持、专家系统和人工神经网络的特点之后，给出了一个神经网络决策支持的实例。     

一种条件向量约简的启发式算法

粗糙决策支持方法是一组用于决策支持的粗糙分析方法,该方法能够充分挖掘决策表的决策能力,以提供强有力的决策支持,并且本质上提供容错的决策支持,条件向量约简是这一方法的重要研究内容。论文以决策强度、条件向量的覆盖度和属性的重要性为启发式信息,提出了条件向量约简的一种启发式算法,通过实验验证了该算法是有效的。     

基于Rough集的物流决策支持系统的应用研究

在物流管理信息系统的基础上,文中基于Rough理论,采用改进的决策规则的最大覆盖方法,建立了一种决策支持模型。验证了该决策系统优于决策树和模糊逻辑方法,具有较高的决策支持度。     

基于XMCDA标准的DEXi模型在Decision Deck平台上的应用与实现

DEXi是一个面向教育的,组合约束条件的决策支持计算机软件,其目的在于交互设计定性的,组合约束条件和分层次的决策支持模型,以及对备选方案的评估。XMCDA是一个新出现的数据标准,它根据清晰定义的语法,支持用XML来呈现组合约束条件决策支持的数据元素。在这篇文章中,我们调查了一些方法,并且提出了一些将定性的DEXi决策支持模型转化为XMCDA标准的解决方案。这项工作的动机在于实现DEXi模型在Decision Deck这个使用组合约束条件决策支持的标准来协作开发开源软件的平台上的应用。     

制造企业生产经营计划的决策支持

本文在对编制制造企业生产经营计划决策过程深入、具体分析的基础上，就产品决策支持的目标、功能、支持方式进行了充分的论述。通过对决策者与各决策支持子系统之间关系的分析以及这些关系的实现，提出了智能型产品决策支持系统的设计思想和方法。     

舰艇智能兵力决策CBPN模型与实现研究

智能兵力作战决策支持是计算机生成兵力构建的重难点和核心内容,传统海战智能兵力作战决策系统难以满足决策知识空间增加对系统决策正确性和灵活性的要求,研究将Petri网建模方法与CXBR上下文推理方法相结合,提出了智能兵力CBPN图形化决策建模方法,依据舰艇智能兵力作战决策过程,分层构造了舰艇智能兵力作战行为模型,并建立了舰艇智能兵力决策支持的CBPN模型,实现了业务层和软件代码层解耦,最后构建了舰艇智能兵力的作战决策知识库.工程实现结果证明新方法能显著提高系统开发效率和智能兵力决策的灵活性,满足复杂作战仿真系统智能兵力作战决策支持需求.     

基于决策支持的客户关系管理研究

基于决策支持的客户关系管理(CRM)是当前研究的热点。文章在简要介绍决策支持相关技术的基础上,给出了客户关系管理的数据仓库雪花模型,并提出了基于数据仓库的客户关系管理系统功能框架和基于因特网的系统结构,以实现、提高CRM的决策支持能力,最后指出了应用方法。     

模糊聚类算法在NBATS的决策支持子系统中的应用

决策支持子系统是基于网络的适应性教学系统NBATS(NetworkBasedAdaptiveTuroringSystem)研究的重点和难点,其主要功能是为教师依据学习者个性特征制定教学策略提供技术支持。为解决NBATS系统决策效率问题,论文提出了采用开放式决策支持子系统的设计方案,并使用模糊聚类算法对学习者进行分类,针对不同分类的特征施以不同教学策略,从而使NBATS的决策支持子系统能够适应不同学科、不同学习对象和不同教师的决策需求,并提高了决策效率。     

群组决策系统的熵模型

应用拓展熵的概念研究了群组决策支持水平,个体决策可靠性理论及其应用问题,得到“水平”和“可靠性”测度的一系列公式和算法,从而开辟了群组和个体决策支持系统优化的新途径。     

基于三支决策的支持向量机增量学习方法

针对典型的支持向量机增量学习算法对有用信息的丢失和现有支持向量机增量学习算法单纯追求分类器精准性的客观性,将三支决策损失函数的主观性引入支持向量机增量学习算法中,提出了一种基于三支决策的支持向量机增量学习方法.首先采用特征距离与中心距离的比值来计算三支决策中的条件概率;然后把三支决策中的边界域作为边界向量加入到原支持向量和新增样本中一起训练;最后,通过仿真实验证明,该方法不仅充分利用有用信息提高了分类准确性,而且在一定程度上修正了现有支持向量机增量学习算法的客观性,并解决了三支决策中条件概率的计算问题.     

模糊Petri网在非结构化决策支持中的应用研究

提出了一种建立非结构化决策支持的模糊Petri网模型（简称XFPN).CXFPN结合了模糊集合理论和Petri网理论的基本特点,是对基本模糊Petri网的进一步扩充。文中以促销决策支持为例,描述了非结构化决策问题到CXFPN模型建立,以及决策支持推导的相关问题。应用这种模型,对一类基于规则的决策系统的设计、分析和维护等变得容易了。     

交通拥挤控制的实时决策支持模型

针对交通拥挤的快速检测和控制问题,设计了一种基于管理者知识和经验,能够实时反映交通拥挤状况的决策支持模型．设计的自动决策支持模型中包含了概念模型和推理模型,推理模型中集成了交通拥挤自动检测算法和拥挤交通量控制方案选择的模糊推理算法．研究结果表明,采用自动决策支持模型能在一定程度上取代交通管理者对拥挤的管理,从而提高拥挤管理的效率和决策质量．     

DSS和GIS及其应用

本文从决策支持的角度，通过简要回顾信息系统的发展过程，指出传统决策支持系统（ＤＳＳ）的不足之处。由此引入了将当前迅猛发展的地理信息系统（ＧＩＳ）应用于决策这一主题，并给出新的信息系统层次图。在此基础上进一步介绍几种在ＧＩＳ决策支持应用中非常有用的分析方法和工具。最后本文给出了ＧＩＳ用于支持决策的实例。     

查询速度提高百倍

Sybase 公司发布了专门用于决策支持环境的数据库服务器Adaptive ServerIQ12。它采用最新的 IQ Multiplexing 技术,具有对大量用户和并行查询的企业数据仓库环境的伸缩性和VLDB 支持能力,其决策支持     

基于决策支持度的决策树生成算法

从条件属性对决策支持程度不同的角度出发,引入了决策支持度的概念,提出了一种以其为启发式信息的决策树生成算法。实验分析表明,相对于传统的决策树生成算法,此算法改善了决策树的结构,有效提高了决策分类的精度。     

使用Delphi的Decision Cube进行多维数据分析

从多维数据分析的角度出发，对Delphi的决策支持组件Dcision Cube进行了介绍，并介绍了如何利用Dicision Cube进行多维数据分析以及支持决策，最后简要对Decision Cube进行了总结。     

基于库存控制的数据仓库与决策支持

通过对传统决策支持系统已经不能满足当今企业对决策支持的需要的分析,提出了采用数据仓库（DW）,联机分析处理（OLAP）及数据挖掘技术为企业提供决策必要性,设计了一种利用数据仓库（DW）技术和联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）等数据仓库工具提供库存控制决策支持的方案,并着重阐述了联机分析处理（OLAP）与数据挖掘是如何为企业库存控制提供决策支持的。     

基于World Wide Web的决策支持模型研究

文中通过对基于Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ（ＷＷＷ）上建立决策支持电子环境的研究，利用中介代理的概念，在用户和技术的拥有者之间架起了一座桥梁，构成了决策网，从而使ＷＷＷ上的决策技术得到共享。讨论了其结构、性能和各种功能，为进一步研究ＷＷＷ上的决策支持提供了一条途径。