基于FIPA-Agent的DSS模型库的研究

为了提高决策支持系统模型库的通用性和可扩展性,在遵循FIPA-Agent技术规范的基础上提出了模型库的结构框架,该模型库是一个由模型管理Agent、多个原子模型Agent、目录服务器和通信传输系统构成的逻辑整体.论文详细阐述该模型库中各功能构件的工作原理,包括对模型的管理和调用,以及模型之间的通信等.最后,介绍了作为FIPA-Agent实现技术的JADE软件开发平台.     

社会保险决策支持系统中模型库的研究与应用

决策支持系统可分为三个子系统,即数据库管理系统、模型库管理系统和对话生成及管理软件系统,其中模型库的设计和管理是整个决策支持系统设计的核心和难点所在。本文提出用面向对象的方法来设计和管理模型库,并讨论了模型的表示,模型字典的设计以及模型的存储管理等关键技术。     

数据仓库中的一种提高多表连接效率的有效方法

联机分析处理OLAP查询经常涉及多表连接,所以提高多表连接的性能就成了提高OLAP查询处理的关键性问题．针对目前直接提高多表连接效率的方法、并行多表连接算法和连接索引,提出了变形多表连接索引．该方法基于使用SQL语句表述的查询模型库QMB建立一系列符合条件的变形多表连接事实表,并建立这些变形多表连接事实表的索引．在特定的多表连接查询中,变形多表连接事实表能替代原事实表与各维表连接,并在查询处理过程中动态更新．理论分析和实验结果表明,该方法可以有效地提高多表连接的查询效率．     

基于OLAP与DM一体化思想的数据建模技术的研究

OLAP与DM(数据挖掘)一体化已成为决策支持系统领域研究的新热点。文章着重讨论了一种基于OLAP与DM一体化思想的数据模型的建立技术,并从动态建模过程和静态空间结构两个方面对该模型进行了详细的分析。     

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.     

Modelica模型多视图保护方案

仿真模型库是一种具有知识产权的工业数据,其中涵盖丰富的与专业相关的知识与经验。如何有效保护模型库的知识产权,使模型库的细节不被人窥知,是所有模型库开发者关心的问题。本文研究了Modelica模型的文本表达和流存储方式,在流存储的基础上,提出了一种多视图控制的模型保护方案。通过在文本视图、组件视图等位置,控制显示或隐藏模型的细节。达到保护模型信息的要求。     

改善OLAP系统综合性能的研究

改善OLAP系统综合性能关系到OLAP数据源关系数据库的设计、数据转换和整理、维和立方体的结构、MDX查询语句及计算任务分配等多个方面的优化。论文借助一个工程实例给出改善OLAP系统综合性能的几个重要的方法。     

一种基于关系数据库的构件式模型库研究

构件式模型库是由大量模型构件组成.一个模型构件可以生成多个实例,模型实例在赋予相应的属性、参数后就可以组合到最终解决实际决策问题的决策模型中.文中介绍一种基于关系数据库的构件式模型库的实现,包括模型构件与模型实例的表示、模型的组合、组合模型的运行.     

流域模型库管理系统初步研究*

关于模型库的理论与应用发展已经取得了很多进步,试图将成熟的关系型数据库系统技术与模型库理论集成在一起,来实现基于参数元的关系型流域模型库管理系统的建设。探讨开发过程中的几个关键技术性问题：模型的存储形式、模型的选择、参数规则、模型集成、模型与方法库、数据库、GIS的集成等。它参照了其他模型库建设的思想,但是又更为简捷方便,可以快速地选择用户需要的模型,并快速与GIS数据库进行数据交换,达到运行模型和集成模型的目的。     

基于MS Analysis Services 的OLAP分析系统模型设计及应用

首先对OLAP和MS Analysis Services技术进行了讨论,然后提出了一种基于MS Analysis Services的OLAP分析系统模型设计,模型具有通用性、实用性和开放性.最后给出了运用此模型构建的OLAP分析系统实例,阐述了系统开发的步骤.实践证明运用提出的模型构建OLAP分析系统,实现了良好的分析决策功能.     

数据仓库的多维数据模型研究

作为数据仓库设计的核心和基础,数据模型的研究直接影响到决策支持技术的发展。该文首先在对OLAP的需要分析基础上,提出了研究数据模型应该满足的六点约束,并分析了现有模型的优缺点。然后,针对这六点约束,引进分维函数建立多维模型视图,利用聚集偏序集族定义维的结构,提出了一种多维数据模型,并给出了以OLAP操作为核心的操作代数。     

一种应用于OLAP的数据模型及其实现

数据仓库及OLAP技术是当前数据库领域研究的热点,而数据模型又是数据仓库及OLAP核心基础。文章提出了一种应用于OLAP的数据模型,并用于实际应用中。这种数据模型在概念上表达了OLAP特性,支持OLAP操作,而且其数学代数简单明白地表达了OLAP查询。     

一种数据仓库的多维数据模型

数据模型是数据仓库研究的核心问题之一.很多研究表明,传统数据模型(如实体联系模型和关系模型)不能有效地表示数据仓库的数据结构和语义,也难以有效地支持联机分析处理(on-line analysis processing,简称OLAP).最近,人们提出了几种多维数据模型.但是,这些多维数据模型在表示数据仓库的复杂数据结构和语义以及OLAP操作方面仍显不足.该文以偏序和映射为基础,提出了一种新的多维数据模型.该数据模型能够充分表达数据仓库的复杂数据结构和语义,并提供一个以OLAP操作为核心的操作代数,支持层次结构间的复杂聚集操作序列,能够有效地支持OLAP应用.该数据模型支持聚集函数约束的概念,提供了表示层次结构间聚集函数约束的机制.     

数据仓库的多维数据模型的研究

多维数据模型是数据仓库和联机分析处理研究中的一个重要问题,该文根据电力负荷数据集的特点,提出了一种新模型,解决不同维公用一个底层层次属性,把系统中不完全的低粒度数据集和完全的粗粒度数据集在逻辑上无缝地结合起来支持联机分析处理的问题,这是其他多维数据模型所没有解决的。     

基于数据仓库和OLAP技术的证券交易系统的实现方案研究

数据仓库和联机分析处理(OLAP)技术是信息技术领域的新兴技术,而如何应用到证券交易中是证券业面临的问题。建立证券交易数据仓库并使用OLAP技术,可以将大量源数据有效地转化为有用的知识信息,并服务于决策过程。基于数据仓库的证券交易系统就是在面向信息处理的联机事务处理(OLTP)系统的基础上并引入数据仓库和OLAP技术而发展起来的。论文结合证券交易业务提出了系统实现的解决方案,并给出了基于证券交易业务的数据仓库的体系结构、逻辑模型、粒度模型,以及基于证券交易业务的联机分析处理(OLAP)系统的实现方法。     

基于SQL Server的OLAM的研究及应用

OLAM(On-line Analytical Mining)是当前的热点技术,是融合了联机分析处理(OLAP)和数据挖掘(Data Mining)的一种新的数据挖掘技术。本文主要研究数据仓库中OLAP,On-line Analytical Processing和数据挖掘技术,这两个技术是商业智能中的核心技术和主要内容,在两者的基础上引入OLAM的概念,并阐述其基本原理和核心技术。基于微软的SQL Server平台,为一个商业案例建立数据仓库,利用Analysis Services服务,建立销售分析的多维数据集,利用OLAM的基本模型实现OLAP和聚类挖掘技术的结合,借助两者的各自优势,得到很好的客户聚类分析结果。     

基于OLAP技术的零售业经营分析系统模型的研究

数据仓库和联机分析处理(OLAP)技术是信息技术领域的新兴技术。使用OLAP技术可以将零售业中大量源数据有效地转化为有用的决策信息,并服务于决策过程。文中根据零售业经营分析业务提出的基于三层系统的实现方案,解决了传统的OLTP系统所无法解决的大量历史数据的使用问题以及用户所面临的基于大量历史数据统计问题。     

Specifying OLAP Cubes on XML Data

On-Line Analytical Processing (OLAP) enables analysts to gain insight about data through fast and interactive access to a variety of possible views on information, organized in a dimensional model. The demand for data integration is rapidly becoming larger as more and more information sources appear in modern enterprises. In the data warehousing approach, selected information is extracted in advance and stored in a repository, yielding good query performance. However, in many situations a logical (rather than physical) integration of data is preferable. Previous web-based data integration efforts have focused almost exclusively on the logical level of data models, creating a need for techniques focused on the conceptual level. Also, previous integration techniques for web-based data have not addressed the special needs of OLAP tools such as handling dimensions with hierarchies. Extensible Markup Language (XML) is fast becoming the new standard for data representation and exchange on the World Wide Web. The rapid emergence of XML data on the web, e.g., business-to-business (B2B) e-commerce, is making it necessary for OLAP and other data analysis tools to handle XML data as well as traditional data formats.Based on a real-world case study, this paper presents an approach to specification of OLAP DBs based on web data. Unlike previous work, this approach takes special OLAP issues such as dimension hierarchies and correct aggregation of data into account. Also, the approach works on the conceptual level, using Unified Modeling Language (UML) as a basis for so-called UML snowflake diagrams that precisely capture the multidimensional structure of the data. An integration architecture that allows the logical integration of XML and relational data sources for use by OLAP tools is also presented.     

保险业务联机分析处理系统的实现

数据库技术的广泛应用以及数据仓库技术的出现为决策支持系统提供了新的发展方向.联机 分析处理(online analytical processing,简称OLAP)正是在数据仓库的基础上发展起来的 一门崭新的决策支持技术.在给出用于保险业务的中间数据库的设计、多维分析模型的实现 和OLAP分析系统的模块结构框架之后,具体讲述了OLAP功能设置子系统以及分析子系统的实 现,全面满足E.F.Codd提出的OLAP的12条准则,并在实际应用的基础上作出了相应的提高.     

基于纺织企业纱线质量数据仓库的设计

基于纺织企业纱线质量管理数据,结合数据仓库、数据挖掘、联机分析处理技术,探讨了纱线质量数据仓库整体设计过程,并且实施数据挖掘,分析数据挖掘结果,对企业生产提供依据。提出了基于纺织企业纱线质量数据仓库的组成与设计思路,以实例阐述了构建数据仓库的体系结构和数学模型以及数据挖掘、联机分析处理技术,结果表明基于纱线质量的数据仓库的建立结合数据挖掘和联机分析处理技术对企业质量管理层确实提供了有效的分析手段。