基于KW、MW及DW的决策支持系统架构研究

SDSS是较为先进的决策支持系统，但由于其模型库中的模型固定不变，因此在实际应用中具有一定的局限性。提出了集成数据仓库DW、知识仓库KW和模型仓库MW作为底部架构的体系结构，能有效解决这一问题。该架构简化了模型获得和编码任务，增强了决策的有效性和智能性，提高了决策效率。     

基于工作仓库的OLAM缓存替换算法

联机分析挖掘技术（OLAM）结合了OLAP多维分析的在线性,灵活性和数据挖掘（DM）的深入性的优点,实现了两者的优势互补。传统的OLAM架构在处理海量数据时,数据重复利用率低,执行时间长。针对传统架构中数据处理的耗时性和对数据需求的多样性,提出了一种基于工作仓库的新的OLAM架构,设计了工作仓库中的缓存替换算法。该算法中运用价值度权衡因子对缓存空间进行数据替换判断。在保证算法执行效率的前提下,提高了缓存替换的准确性。同时将该模型应用于某医疗保险决策支持系统（DSS）中,取得了良好的效果。     

基于JCR的企业信息发布系统的设计和实现

论述了基于Java内容仓库(JCR)的企业信息发布系统的设计和实现,包括系统整体设计架构、主要模块功能设计以及利用JCR模型建立内容存储仓库的技术细节.通过JCR建立内容存储仓库,有效地降低了系统开发、维护成本,可以大大降低企业在不同底层存储之间的数据迁移成本.同时,基于JCR内容存储仓库的应用系统在后期可以方便集成而无需过多使用中间件.     

空间Cube计算方法

随着卫星勘测、遥感影像、GPS等系统的广泛应用,目前各行各业拥有了大量的地理空间数据。空间数据仓库技术将较为成熟的数据仓库和联机分析处理技术应用到空间信息领域,以有效地支持空间分析和决策。空间Cube的构建与维护是空间数据仓库和空间联机分析处理的一个核心问题。文章在介绍空间数据仓库模型和空间Cube的基础上,结合空间聚集计算的特点,给出了几种空间Cube计算的有效方法。     

基于Agent的DSS模型库运行机制研究

研究模型决策机制问题,模型库是决策支持系统的核心部分,为了提高决策支持系统模型库的通用性和可扩展性,提出了一种基于Agent的DSS模型库通用架构方法和标准化模型策略.主要研究基于Agent的模型表示策略、模型库系统架构及各功能Agent模型,详细阐述模型库中各功能构件的工作原理、模型Agent的自适应演化行为,并在JADE平台上完成了系统原型.实验证明,DSS方法可以带来模型与模型库的标准化,模型的复合也被转换成一个多Agent之间的协作问题,为当前模型库系统的建设提供了一个新的设计策略.     

空间决策支持系统的信息模型研究*

空间决策支持系统作为地理信息系统与决策支持系统的结合体,兼有两者优点,并在国家信息化的发展中扮演越来越重要的角色。其信息模型（即空间数据仓库的信息模型）的优劣直接影响到空间决策支持系统的成败。从支持一般决策过程的角度出发,提出了一种通用的空间决策支持系统信息模型,即实体—关系—问题模型,最后给出了基于实体—关系—问题模型的空间数据仓库构建方法。     

基于混合果蝇优化算法的选址-库存联合优化策略

针对装备维修保障仓库系统运营费用高、仓库点位布局不合理、备件库存结构不合理等问题,建立以多品种联合补货问题为基础的装备维修备件仓库选址-库存控制决策联合优化模型,模型可用于求解仓库的开设位置、维修活动需求点的指派情况、仓库补货时间以及库存水平等.根据模型的结构特点,利用多种群协同进化的方法改进传统果蝇优化算法的位置更新方式,设计一种内外两层搜索策略的混合果蝇优化算法,外层搜索策略作为算法的主程序用于搜索仓库选址决策变量,内层搜索策略采用改进的RAND算法用于搜索库存控制决策变量.仿真结果表明,混合果蝇优化算法具有良好的求解效率,能够确保库存系统在一定服务水平的基础上有效降低库存运营总成本.     

基于网格和Agent技术的开放式DSS模型*

综合利用网格技术、Agent技术、数据仓库和数据挖掘技术,构建了一种基于网格的开放式DSS模型。该模型面向决策问题,以电子市场的形式组织决策资源,提供了决策资源共享和重用的新思路,提高了DSS的动态性、开放性、智能性和处理分布式问题的能力。详细分析了该模型的结构,给出了模型的运行流程,讨论了该模型区别于传统DSS的优越性。     

费斯托气伺服仓库混杂系统建模与分析

费斯托公司气伺服仓库的工件供给与提取具有离散事件状态转移的系统特征,另一方面三维气伺服手臂和传送带具有连续系统运动特征,表明费斯托气伺服仓库是一个典型的混杂系统。基于此,采用了瑞士联邦理工大学混杂系统研究中心开发的混杂系统建模架构及其描述语言和基于滚动优化算法的混杂系统控制器为费斯托气伺服仓库建立混杂系统模型,并在MATLAB/Simulink Hybrid Toolbox环境下进行仿真,对气伺服仓库工件的存数数量,气臂的动作与行程,进出货时间的调度进行优化控制。     

空间决策支持系统的数据集成方法

地理信息系统(GIS)与决策支持系统(DSS)各自发展多年,有了很多成型的实例。空间决策支持系统(SDSS)是在这两个系统的基础上发展起来的一种新的模式,将地理信息与决策信息相结合,提出了架构在空间信息上的决策支持系统,使决策更具体、更形象、更生动。文章从开发空间决策支持系统的实际经验出发,以数据集成为切入点,系统地阐述了GIS与DSS在SDSS中的集成方法。     

基于数据仓库的刑事案件决策支持系统设计

为了更有效地促进情报主导警务模式的推进,对刑事案件决策支持系统进行了研究与设计.首先分析了公安刑事案件决策支持系统的总体需求,并基于数据仓库技术设计了层次化的系统体系结构;然后提出了刑事案件数据仓库模型,并基于本体-规则、元数据-功能提出了多源、异构数据的抽取、转换与加载的整合方法,设计了系统的功能体系;最后介绍了相关成果在大连市公安局的应用示例.实践结果表明,基于数据仓库的刑事案件决策支持系统可以为领导和一线干警提供有效的决策支持.     

数据仓库的体系结构及其技术的探讨

探讨了数据仓库的体系结构及其相关技术,同时对数据仓库中的数据转换、数据仓库的决策支持、多维分析和基于数据仓库的数据挖掘技术进行了分析。     

基于数据仓库的钢铁销售统计分析系统

分析了数据仓库的特点,并根据钢铁销售统计系统的业务需求给出了其系统结构和数据仓库模型,以交货单为中心,前续包括合同和订单,后续包括结算,以及收发存和库存帐龄,最后指出了其关键技术及实现方法,为管理层在销售决策上提供有力支持。     

基于数据仓库的钢铁销售统计分析系统

分析了数据仓库的特点,并根据钢铁销售统计系统的业务需求给出了其系统结构和数据仓库模型,以交货单为中心,前续包括合同和订单,后续包括结算,以及收发存和库存帐龄,最后指出了其关键技术及实现方法,为管理层在销售决策上提供有力支持。     

电信闭环决策支持系统的研究与实现*

针对电信数据的特点,提出了基于数据仓库的电信闭环决策支持系统的实现方案;确定了电信领域的决策分析主题及相关的模型,阐述了采用基于数据仓库的四层结构的电信闭环决策支持系统的系统架构和功能。系统以数据仓库为基础,运用联机分析处理、数据挖掘等分析决策手段实现了对电信数据多角度、多层次的查询、分析及决策功能。     

数据仓库与数据挖掘的关系及其安全性问题

数据仓库与数据挖掘是当今新的技术热点,数据仓库是一种解决数据使用的高效技术,数据挖掘为之提供了更好的决策支持和服务,同时促进了数据仓库技术的发展。从数据仓库的相关技术和体系结构分析展开研究,分析了数据挖掘与数据仓库的关系,重点阐述了数据仓库的安全性问题,展望了数据仓库未来的研究方向。数据仓库和数据挖掘二者既相互结合、共同发展,又相互影响、相互促进。数据仓库越来越广泛地运用到各个领域中,成为企业获得竞争优势的关键武器。     

供电企业一体化决策支持中心设计

针对电网企业在决策支持方面存在的问题和建设需求,提出“网-省-地”一体化决策支持解决方案。该方案使用SOA的数据交换体系解决信息化孤岛问题,实现内部数据的横向交换和上下级单位数据的纵向贯通,基于数据仓库设计的体系架构能实现不同级别的高级决策功能。分析结果表明,该系统具有较好的可行性。     

基于数据仓库的保险管理系统的设计与实现

为了充分利用保险企业的统计数据，指导公司的业务发展和决策支持，该文提出了一种基于数据仓库、在线分析处理及数据挖掘的保险企业管理系统解决方案。并从实际需求出发，分析了数据仓库的特征和体系结构模型，归纳并设计了保险企业数据仓库的基本结构框架，创建了一个面向保险业务分析管理的数据仓库系统，并对其具体的实现方法进行了阐述。该系统支持联机分析处理，并将数据挖掘应用于数据仓库的知识发现中，真正意义上运用了数据仓库理论和方法。     

基于数据仓库的法院信息决策支持系统的设计

为了加快法院信息化建设,为法院决策层提供决策信息支持,提出了一种基于数据仓库的法院信息决策支持系统的总体框架。在DSS系统设计过程中,采用了OLAP+DM+Web相结合的方式,重点介绍分析了多维数据模型的设计,数据仓库的构建,以及以可视化交互的决策支持,最后通过实例展示决策支持系统的设计分析过程。     

可扩展数据仓库若干关键问题研究与分析

当大量复杂异构的数据不断进入数据仓库以后,最初的配置渐渐适应不了新的环境,因此数据仓库必须要设计成为可扩展的体系结构,从而能够满足将来数据仓库的性能要求,它能够随着数据、最终用户、复杂性和功能性的增长而增长,并且在增长的同时其性能水平并不会下降。文中通过对数据集成、高效查询和非规格化等几个可扩展数据仓库关键问题进行研究,使得当大量异构数据涌入可扩展数据仓库中时系统性能不会下降,很好地满足决策支持,取得较好效果。