方琰[1]2008年在《情报研究方法对新产品开发决策支持关系的研究》文中研究指明新产品开发是企业竞争优势的源泉,是企业利润持续增长的动力,企业为了在日益变化的环境,和市场产品日新月异的竞争中生存和发展,必须学会快速地应对各种新挑战,适时推出新产品,把握先机。新产品开发是一项系统的工程,涉及面广,相关因素和变量因素很多,带有较高的风险性,错误的判断将阻碍项目发展,产生一系列负面影响,并增加系统总成本,新产品开发的决策关系到新产品开发的成功与否。新产品的开发除了促进科技的发展和产生经济效益外,还会引起资源及环境状态的变化。从长远来看,新产品的开发活动过程也是处于一个动态的、互动作用的环境中。在动态的、复杂的过程中始终引导开发者全面、及时、准确地掌握内外部环境信息,合理利用科技情报服务,是现代科学“决策”的重要基础。本文首先对国内外有关情报支持决策、新产品开发决策相关情报研究等理论领域的成果进行了广泛的阅读。发现国内外的学者,普遍支持“情报以信息流的内涵在产品开发决策中起支持作用”这一论点,并在“基于计算机技术的产品开发决策情报支持系统”方面进行了大量研究。综合国内外的研究发现,情报同样作为一个包含信息搜集、甄别、整理、利用这样一个研究过程,对企业新产品开发决策起着支持作用。新产品开发的过程的各个阶段都要面对各种决策问题,这每一决策过程都离不开信息以及情报分析研究环节。所以情报研究是在新产品开发全项目周期的决策中都发挥着支持作用。但国内外对于这个关系具体模式的实证研究不多,特别是国外的研究很少,而国内少数学者也只是提出了新产品开发概念阶段产品选型决策的情报研究支持关系模型以及决策情报支持系统。本文分析国内外相关研究成果,总结出制造企业的新产品开发5个阶段的关键决策点有:概念产生、概念筛选、可行性决策、产品设计、工艺设计、设计方案筛选、试制投产决策、促销。在整个开发过程中,各个决策所借助的情报研究方法有:信息调查、信息质量评价、逻辑分析、层次分析法、专利分析法、时间序列分析法、经济效果评价法,反求工程法。根据前人研究,建立了开发情报研究方法和新产品开发决策点两个纬度各变量相互之间支持相关关系,以相关理论分析和作者情报研究课题为案例的实证研究为基点,构建了情报研究对新产品开发各决策点的支持关系结构模型。接着,本文以有新产品开发的大型制造企业为研究对象,采用问卷调研的方式,对收集的国内32家制造业企业及情报服务机构共128份有效数据,采用SPSS 13.0软件进行统计分析,通过相关分析和多元归回分析,验证了各变量之间的相关关系,以及情报研究方法对新产品开发个决策点的支持关系结构模型。然后根据实证分析的结果,分析了假设成立与不成立的原因,并根据修正了本文构建的情报研究方法对新产品开发个决策点的支持关系结构模型。最后,在实证分析的基础上,结合本次研究中存在的若干问题。笔者提出了本研究存在的不足,并对后续的研究提出了展望和建议。
唐亚伟[2]2003年在《决策支持系统中模型相关问题的研究》文中研究说明决策支持系统(DSS——Decision Support System)是一个函盖知识范围极其广泛的领域。 论文在给出决策支持系统的基本概念后，从体系结构的角度，对决策支持系统的形式进行了总体概括。这部分内容，展示在论文的前两章。 论文的重点放在模型库系统。从实际应用的角度，针对模型的创建、选择、参数确定等实际问题，在第叁、四两章结合BP算法及遗传算法进行解决，并在第五章给出了一个模型库系统的设计以及调用不同语言模型的实现方法。基于现实的考虑，不能指望决策支持系统的使用者掌握过多的模型知识，因而，实现模型的自动选择，就有着非常重要的意义，会极大的促进决策支持系统的广泛应用。至于模型的创建和参数确定，同样也是不可回避的问题。误差反向传播神经(BP——Back Propagation)网络，是一种单向传播的多层前向网络，在模式识别、图象处理、系统辨识、函数拟合等领域有着广泛的应用。而遗传算法(GA—Genetic Algorithms)也已经被广泛应用于许多实际问题。借助于BP算法、遗传算法，论文很好的解决了上述问题。 在论文最后部分——第六章，对决策支持系统的发展进行了展望。
胡东滨[3]2008年在《决策问题管理系统及其开发组件研究》文中提出问题管理系统(PMS)是决策支持系统的重要子系统,更是问题驱动型决策支持系统的核心子系统,其中,决策问题的分析处理与求解等问题管理的方法以及问题管理系统的开发,一直就是该领域研究的重点和难点。尽管如此,在面向人机交互的决策问题管理方法方面仍然存在很多难题没有很好得到解决,包括决策问题的形式化描述,用自然语言表述的决策问题的识别与理解,决策问题的子问题分解,决策问题求解方法的智能匹配及运用,决策问题库的有效组织等等。本文针对这些问题,通过分析决策问题的普遍特征,在综合人与计算机对决策问题处理的各自优势基础上,探讨更具智能性的决策问题管理和分析的一般方法,并以此研制出问题管理系统开发组件,为问题驱动的决策支持系统的开发提供具有较强实用性的手段和工具。本文的主要研究内容及研究成果包括:(1)决策问题的特征分析与描述方法的研究。将决策问题看成一种复杂的系统,在分析决策问题系统的内部结构及特征的基础上,提出一种面向对象的问题向量空间模型,用以作为决策问题系统的描述方法。同时,运用问题向量空间模型研究探讨决策问题属性类型、属性结构和问题理解与求解过程中的属性取值状态的变化规律,以及问题属性识别与分析同问题求解及其过程中子问题分解的关系,得到从决策问题描述,到问题分析理解、子问题产生,以及问题求解方案形成的问题处理一般方法。(2)决策问题智能处理方法的研究。在根据决策问题特征分析而得到问题处理的一般方法的基础上,将知识管理技术引入到这一处理方法中,研究基于知识管理的决策问题智能处理方法所涉及的叁个核心问题:问题管理系统的问题库组织方式、问题的知识结构以及问题智能理解与求解过程和方法。并以此提出一种嵌入到知识库的问题库管理方法,研究了问题库嵌入到知识库的方式、相应的问题库及知识库的基本结构。同时,根据决策问题处理所涉及的各种知识的组成和数据结构,提出了问题的知识结构.另外,给出了根据问题的描述识别问题属性、根据问题属性识别问题类型和求解方法、以及根据问题属性的取值状态来识别子问题等基于知识管理的问题理解与求解的具体流程和机制。(3)决策问题智能识别相关模型与方法的研究。在上述决策问题智能处理方法的基础上,建立问题属性识别、问题类型识别以及子问题识别的模型和算法。通过给出中文语句分词算法的选择依据,建立了基于分词算法、子句分割算法和句法分析算法的决策问题表层属性智能识别模型;建立了基于双关键词搜索规则和问题类型知识库匹配规则的决策问题隐含属性智能识别模型;建立了基于子问题产生规则和构建规则的子问题智能识别模型。(4)决策问题管理系统开发组件研究。依据本文对决策问题特征的研究和所提出的问题智能处理方法与模型,设计出通用问题管理系统的功能结构。将该功能结构组件化,设计出问题管理系统开发组件(PMS-DC),详细探讨了PMS-DC中所需包含的对象、类和控件及其属性、方法和事件,并进一步研究了PMS-DC内部各种类与控件的相互关系,以及与互联网环境下通用决策支持系统生成器(i-GDSSG)中其他组件的关系,设计了PMS-DC的外部接口,给出了在专用DSS中的组件部署策略。(5)组件的实际应用。运用本文设计和开发的PMS-DC及i-GDSSG的相关组件,实际开发了一个问题驱动型DSS,即中国固体矿产业持续技术创新支撑体系决策支持系统(CMTIDSS)。应用效果表明,采用PMS-DC及相关组件开发面向问题的专用DSS,不仅可提高开发效率,且能有效地管理和处理中文自然语言表述的决策问题。
张贵筱[4]2010年在《面向主题的防汛决策支持模式研究及其应用》文中认为防汛事关国计民生,社会发展,防汛成败不仅决定于防汛设施,更决定于防汛指挥的水平。防汛指挥的决策背景、问题和要求的特殊性,决定了防汛决策是一类复杂的决策问题。虽然在水利信息化基础设施方面,取得了巨大的成就,但建设相对分散,规范化程度仍然较低,大范围推广的通用软件比较少,重复建设时有发生。因此,为了进行更科学更合理的防汛决策以及推动水利行业的信息化,丰富决策支持的研究理论,本文通过分析了决策支持的有效性的影响因素,首先提出了防汛决策支持有效性的影响因素,即人机交互、集成性、信息的获取、处理、存储、表达、组织和知识的积累、共享、表达、传递和模型的表示、建模方法、求解方法因素,并用专家访谈和问卷调查的等实证分析方法对提出的假设问题进行检验同时得出结论。其次,根据复杂的防汛决策问题的特点,采用综合集成的思想,结合系统理论以及对防汛支持有效性影响因素的分析,提出了面向主题的防汛决策支持模式。并分别从人机接口、防汛决策问题的定义、分解和求解、防汛决策群体的研讨支持、防汛数据信息与模型关联、知识处理和管理、面向主题的应用集成和决策报告的生成和管理等方面设计了该种的决策支持模式,同时设计了该决策支持模式具体实施的技术方案。再次,针对面向主题的防汛决策模型和水利信息系统目前存在的问题,结合SOA思想、web服务组合、知识可视化等技术,结合水利业务领域的实际需求,在完善数据采集系统、数据传输系统、数据储存和管理系统的基础上,提出了支持面向主题的防汛决策支持模型和水利信息化的应用支撑平台,为水利应用系统和防汛决策支持系统的构建提供了统一的信息处理平台,对水利信息处理平台的搭建具有一定的应用和参考价值。接着,针对应用支撑平台的基础设施,按照从定性到定量的综合集成思想,具体设计并落实到了知识可视化综合集成平台以及决策主题和专家知识可视化的知识图,可以解决水利领域数据集成、信息组织和知识管理等问题,实现异构数据及信息源跨空间、跨时间的有效整合；不同应用系统的集成；专家领导的决策会商等。然后,针对应用支撑平台的应用服务部分,以Web服务为标准,把水利业务抽象为构件,设计了水利构件描述模型以及由Web服务标准确定构件软件的开发标准。按照标准就可以保证构件在综合集成平台上快速搭建水利业务应用信息系统和决策支持系统,实现水利业务应用的个性化定制。最后,面向主题的防汛支持模型、应用支撑平台、水利构件在陕西防汛指挥决策中应用。
杨士哲[5]2002年在《基于数据仓库的决策支持系统的研究与开发》文中研究指明当前，社会发展日新月异，全球性的网络化、信息化进程正在改变着人们的生活，同时也给企业的经营方式带来了深刻的影响。在市场竞争日益激烈，不可预测因素逐渐增多的环境中，企业必须借助先进的计算机和信息技术，提高自身运作的效率和有效性，才能在激烈的竞争中取得优势。 在企业的经营过程中，能否对市场做出准确的判断，进行快速、全面的决策，是企业成功与否的关键。传统的决策常常是依靠个人经验，决策过程带有一定的盲目性。随着计算机技术、管理科学的发展，出现了决策支持系统，可以提高决策的质量和效果。而数据仓库及其相关技术的发展，为企业决策提供了新的思路，同时进一步促进了决策支持系统的发展和完善。 将数据仓库和决策支持系统结合起来，实现数据决策和模型决策的结合，优势互补，将进一步提高决策的效果。本论文结合“杭州卷烟厂管理信息系统项目”的课题，对决策支持系统、数据仓库进行了研究，掌握了相关的理论，明确了系统的构成，并开发了一个基于数据仓库的决策支持系统的原型。 第一章“绪论”，明确了信息系统、数据仓库以及决策支持系统的基本概念，阐明了研究决策支持系统的意义和背景，并给出了论文的整体框架结构。 第二章“决策支持系统”，阐明了决策相关的一些问题，说明了决策支持系统的演变历程、系统构成等内容，明确了决策支持系统的整体结构。 第叁章“数据仓库及相关技术”，对数据仓库以及相关的数据准备、联机分析处理和数据挖掘等技术进行了研究，说明了数据仓库辅助决策的方式。 第四章“基于数据仓库的决策支持系统架构”，对如何搭建一个基于数据仓库的决策支持系统进行了比较深入的论述，主要包括：模型库的建立、数据库的建立、人机界面设计以及系统整体架构等内容。 第五章“市场营销决策支持原型系统开发”，介绍了一个自行开发的市场营销决策支持系统原型——MDSS，说明了开发过程、辅助决策效果等内容。 第六章“总结和展望”，对论文进行了总结，同时对决策支持系统未来的发展情况进行了展望。 论文的主要工作是：将数据仓库和决策支持系统结合起来，增强了辅助决策的效果；将决策支持系统和先进的网络技术相结合，提供更为方便的使用方式；开发了营销决策原型系统HCF-MDSS。
李建洋[6]2003年在《基于粗糙集的案例推理智能决策支持系统的研究》文中研究说明本文首先探讨了智能决策支持系统(IDSS)的基本原理、结构、构造方法、研究现状以及发展方向，对叁种主要的智能决策支持系统的结构进行了广泛的比较研究；针对智能决策支持系统研究中所存在的问题，引出了基于案例推理(CBR)，介绍了基于案例推理的相关理论、工作机理，并对相似性进行了深入的探讨；接着介绍了粗糙集(RS)的主要概念和相关理论，主要介绍了对知识的处理方法和技术，重点介绍了粗糙集对知识的处理能力，并对粗糙集与其它的不精确推理进行了详细的比较。 应用上述理论，本文提出了一些新的观点及其应用算法，诸如：将粗糙集应用于基于案例推理，包括知识的约简；建立在粗糙集基础上的案例索引与检索机制；利用专家知识对核属性的发现及提取不同属性的权重。 最后介绍了上述方法在“安徽省防洪决策支持系统”中的应用。该系统使用集成技术，将粗糙集、基于案例推理与智能决策系统相结合，提出综合集成的IDSS体系结构及实现方法，从而为研究智能决策支持系统的应用拓广了空间。
杨迪帆[7]2006年在《IDSS中基于多Agent的分布式模型组合求解》文中指出本文的研究课题来源于某预研项目“多媒体群体智能决策支持系统平台”,本文在继承传统的智能决策支持系统的模型库技术的基础上,结合系统工程思想以及模型标准化思想、Agent技术和面向对象的思想。完成了IDSS中模型库子系统的设计与构建。 智能决策支持系统为管理者和决策者提供信息,帮助其做出重大决策,以提高决策的科学性,有着越来越广阔的发展前景。为了提高决策水平,在激烈的竞争中求得生存和发展,许多企业都对决策支持系统进行了不同程度的开发。随着信息技术的发展,未来的战争必将变成信息的战争,面对繁多的信息,人脑很难快速的做出正确的判断,这就需要更多的应用IDSS来帮助战场决策人员快速做出正确的决定,从而保证战争的胜利 本文的主要研究内容有: (1) 本文在分析了IDSS结构的基础上,着重研究了模型库部分。模型库是整个IDSS的基础,模型库的设计目前并没有行业规范,本文利用面向对象方法的优点,结合课题设计了一个面向对象的模型库。 (2) 本文采用了模型组合技术,将各个单元模型按照一定的逻辑规则组合起来形成问题求解的组合模型,这既可以降低决策问题的复杂度,便于在分布式环境中并行求解。本文着重分析了模型组合的技术重点和难点问题,提出了参数驱动生成和模型分类生成两种集成方案,并且根据课题需求采用了基于模型分类的模型组合技术。 (3) 在组合模型生成以后,模型链中的参数传递是一个严峻的问题。本文提出了模型参数标准化的思想和具体的动态链接方式。对模型库中已有的模型,通过加外壳的方法,将他们改造为标准化参数的模型。并且根据课题给出了具体的实现方案。 (4) 在智能决策支持系统中,组合模型往往是解决复杂决策问题的有效途径,但无论采用何种模型组合技术,随着模型库模型的增多,模型组合过程中生成的模型链数量都会快速增加,这样势必造成求解速度上的瓶颈。针对这种情况,本文提出了一种基于多Agent的组合模型分布式求解模型,将组合模型求解任务合理分配到网络中的各个协同工作节点,充分利用分柿式技术快速对组合模型实现并行求解,从而提高模型组合求解的效率和整个IDSS的效率。
王志海[8]2008年在《崇明岛生态建设决策支持系统模型库设计与实施方案》文中认为崇明作为国家级生态示范区,它的发展必须“按照科学发展观的要求”去规划和建设,如何实现崇明岛全面、协调、可持续的发展,需要对崇明岛人口和经济发展与其资源和环境支撑能力关系进行科学的研究和合理的配置。随着计算机技术和信息技术的发展,信息化和系统化成为生态建设管理的有效途径。如果能采用一定的技术手段实现对生态系统中各类生态要素的自动采集、动态分析与监测、耦合模拟与预测,那么就可以实现对生态系统管理过程的监督、分析和辅助决策。本文在结合崇明岛生态系统建设实证的基础上,通过对大量的生态基础数据的收集与整理,利用决策支持系统、地理信息系统和数据库技术在一定的实践基础上,针对崇明岛生态建设中的主要问题,设计构建崇明岛生态决策支持系统模型库系统,为崇明岛生态建设和生态恢复决策以及生态系统管理过程的监督、分析和辅助决策提供核心模型库。论文主要包括以下内容:第一章,引言,首先阐述了研究背景以及研究意义,以及本文研究目标、研究内容以及研究方法和技术路线。第二章,理论与技术支撑,主要阐述了崇明岛生态建设理论成果,系统实施方案中的主要技术支撑,综述了辅助决策与决策支持系统之间的关系和研究现状,地理信息系统的发展与决策支持系统的集成,面向对象的设计思想及在模型库中的应用情况,以及组件设计方法的简述和应用。第叁章,模型库系统设计,基于崇明生态建设的需求,讨论了模型库系统设计方案,从模型库的总体目标、表示方法、生成技术、以及模型的分类与组织存储、模型库管理系统等方面做了较为详细的设计研究。第四章,模型库系统开发实施方案,详细讨论了模型库系统的开发实施方案。在模型库系统设计的基础上,利用面向对象技术、地理信息系统技术和数据库管理技术,制定实施模型库系统的开发方案,详细讨论了模型、模型字典库、模型管理系统的开发与实施。第五章,崇明生态决策应用分析,主要讨论模型库系统在崇明生态决策中的应用,首先讨论了崇明生态建设决策支持系统架构,然后结合对决策问题的分析,论证了崇明生态建设模型库系统在崇明生态决策支持系统中的重要地位和作用,然后以人口模型为例讨论了模型库系统在崇明生态决策支持系统中的应用。第六章,总结与展望。
王超[9]2008年在《工程项目投资风险评价方法研究》文中提出随着工程项目规模的日趋扩大及技术工艺复杂性的提高,各类风险也明显日益增多且相互关系错综复杂,工程项目所面临的风险已经成为引人注目的问题。任何工程都存在着风险,然而如何有效的去评价风险,则是一个有待解决的现实问题。本论文通过对项目风险的分析与评估,构建了一个比较完善的工程项目风险评价体系。目的在于寻求度量工程项目风险的有效方法,以期对项目的风险管理起到一定的借鉴作用。本文从工程项目风险管理理论入手,结合工程项目的实际特点,通过查阅国内外大量相关资料,并在大量的数据采集及实地调研的基础上,将工程风险因素按层次关系分组形成递阶层次结构,构建了工程项目风险的评价指标体系。同时,建立了一个基于多级动态模糊综合评判与BP神经网络相结合的工程项目风险评价的模型:以多级动态模糊评判为采样基础,用人工神经理论建立评价模型,采用反向传播(BP)算法训练网络,解决了工程项目风险评价问题。并对工程项目风险评价的方法及应用进行了较系统的研究。
钟大伟[10]2003年在《空间决策支持系统的可视化技术研究与应用》文中提出随着人类社会的发展，我们面临的决策问题越来越复杂，且大部分的决策问题都与空间位置有关，因此空间决策支持理论与技术的研究至关重要。空间决策支持系统是空间决策技术与信息技术相结合的产物，它通过不断的吸收新的技术成果而得到发展。目前，空间决策支持系统在与空间问题有关的各领域内已经得到了广泛的应用，并已发展到了一个新的阶段。但同时也存在着一些问题，如需求的不确定性、模型软件层次重用率低、模型交互可视化表达能力低等。针对这些问题，本文通过对空间决策支持系统建设中的关键通用技术研究的基础上，讨论了这些问题的解决方法。本文主要研究内容与创新点如下：1. 详细分析和论述了决策理论、决策支持系统的发展过程与基本理论，提出了DSS的动态发展的新特性。2. 根据DSS的动态发展的特性，在比较了各种软件工程技术基础上，提出应采用“统一软件过程”为SDSS研发的软件工程指导思想。并研究了基于CASE工具的系统可视化建模技术，基于组件的分析模型与GIS的集成方法，分别论述了基于COM与JavaBeans组件模型的集成策略；3. 提出了一种面向系统开发的模型分类，并详细论述了各类模型的建模理论及其与GIS的关系。在这种分类基础上，针对当前SDSS建设重复开发且通用基础分析功能弱的现象，提出了一种新的通用开发策略。4. 针对模型的交互可视化表达能力弱的问题，提出应该加强可视化在SDSS中的作用的新观点，论述了可视化技术在决策支持中的信息表达和更高层次的应用分析，并在对各种可视化概念与技术形式的分析总结基础上详细的论述了数据可视化、分析模型可视化的理论技术，并讨论了网络可视化的技术实现特点。5. 完成了一个空间决策支持系统的实证研究。应用以上各种理论技术到SDSS建设的实践中，取得了良好的效果。
参考文献：
[1]. 情报研究方法对新产品开发决策支持关系的研究[D]. 方琰. 浙江大学. 2008
[2]. 决策支持系统中模型相关问题的研究[D]. 唐亚伟. 浙江大学. 2003
[3]. 决策问题管理系统及其开发组件研究[D]. 胡东滨. 中南大学. 2008
[4]. 面向主题的防汛决策支持模式研究及其应用[D]. 张贵筱. 西安理工大学. 2010
[5]. 基于数据仓库的决策支持系统的研究与开发[D]. 杨士哲. 浙江大学. 2002
[6]. 基于粗糙集的案例推理智能决策支持系统的研究[D]. 李建洋. 安徽大学. 2003
[7]. IDSS中基于多Agent的分布式模型组合求解[D]. 杨迪帆. 西北工业大学. 2006
[8]. 崇明岛生态建设决策支持系统模型库设计与实施方案[D]. 王志海. 华东师范大学. 2008
[9]. 工程项目投资风险评价方法研究[D]. 王超. 西安建筑科技大学. 2008
[10]. 空间决策支持系统的可视化技术研究与应用[D]. 钟大伟. 福州大学. 2003
标签：自动化技术论文; 可视化技术论文; 空间分析论文; 相关性分析论文; 关系模型论文; 决策能力论文; 信息集成论文; 数据分析论文; 数据仓库论文;